梅津太郎
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【论文笔记】论文清单备忘录

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Diffusion Model:

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x Diffusion Model——由浅入深的理解 x ❓ x
x Guided_Diffusion_Models_for_Robust_Image_Manipulation-CVPR_2022 x ❓ github
x x x x x

图神经网络

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x 简单图论与PyG库 ： 链接—》点击 x ❓ x
x x x x x
x x x x x

数据增强

描述 题目 笔记链接 已读or推荐 源码
xx 3D Common Corruptions and Data Augmentation-CPVR2022 笔记链接 ❓ ⭐️ Project
meta learn 相关 DADA: Differentiable Automatic Data Augmentation-eccv22020 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
meta learn Population Based Augmentation: Efficient Learning of Augmentation Policy Schedules-ICML2019 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
meta learn AutoAugment: Learning Augmentation Policies from Data-CVPR2019 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
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GAN

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时间 GAN-Supervised Dense Visual Alignment-cpvr2022 笔记链接 ❓ ⭐️ github
时间 【字体风格迁移】Multi-Content GAN for Few-Shot Font Style Transfer-2018 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 【cGAN】Conditional generative adversarial nets-2014. 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 【pix2pix】Image-to-image translation with conditional adversarial networks.-2016 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 From A to Z: supervised transfer of style and content using deep neural network-2016 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
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语义分割

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时间 Rethinking Semantic Segmentation: A Prototype View-cvpr2022 笔记链接 ❓ ⭐️ github
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对比学习

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时间 Rethinking Minimal Sufficient Representation in Contrastive Learnin-cvpr2022 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
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MLP

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时间 MAXIM: Multi-Axis MLP for Image Processing-CVPR2022 笔记链接 ❓ ⭐️ github
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语义分割

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x Semantic-Aware Domain Generalized Segmentation -cvpr2022 x ❓ github
x Learning Part Segmentation through Unsupervised Domain Adaptation from Synthetic Vehicles-cvpr2022 x ❓ github
x x x x x

动作识别

基于rgb

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时间 What to look at and where: Semantic and Spatial Refined Transformer for detecting human-object interactions-cvpr2022 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 Dual-AI: Dual-path Action Interaction Learning for Group Activity Recognition-cvpr2022 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 TransRAC: Encoding Multi-scale Temporal Correlation with Transformers for Repetitive Action Counting-cvpr22 笔记链接 ❓ ⭐️ github
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skeleton

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时间 Revisiting Skeleton-based Action Recognition-cpvr2022 笔记链接 ⭐️⭐️⭐️⭐️ github
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小样本学习

Few-Shot

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时间 2020年前论文汇总 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 2020年后论文汇总 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
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元学习

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时间 【MAML】Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks-2017 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 【MAML++】How to train your MAML-2018 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 【ANIL】Rapid Learning or Feature Reuse? Towards Understanding the Effectiveness of MAML-2020 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 Learning to learn by gradient descent by gradient descent-2016 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
Sample weight strategies Meta-Weight-Net: Learning an Explicit Mapping For Sample Weighting-NIPS2019 笔记链接 ❓ ⭐️ ⭐️ ⭐️ 源码
Sample weight strategies CMW-Net: Learning a Class-Aware Sample Weighting Mapping for Robust Deep Learning 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
Sample weight strategies Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning-ICML2018 笔记链接 ❓ ⭐️ ⭐️ ⭐️ 源码
Learning to compare, metric based approach 题目 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
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小样本动作识别

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时间 ProtoGAN: Towards few shot learning for action recognition 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 TARN: Temporal attentive relation network for few-shot and zero-shot action recognition 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 Hybrid Relation Guided Set Matching for Few-shot Action Recognition-2022 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
时间 Cross-modal Representation Learning for Zero-shot Action Recognition-2022 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
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骨干网络

Transformer 系列

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时间 Flowformer-ICML2022 笔记链接 ❓ ⭐️ 源码
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CNNs

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