CVPR

对抗生成网络总结

部分内容整理自Teeyohuang’sblog文章目录GAN(NeurIPS,2014)CGANDCGANStackGANPix2Pix(CVPR,2017)CycleGAN(ICCV,2017)SRGAN
__momo__·2023-09-23 11:19

会议时间地点查询

(CVPR2016)(8VOLS)
xyxyxyxy呀·2023-09-23 09:36

A Deep Regression Architecture with Two-Stage Re-initialization for High Performance Facial Landmark

这是一篇2017年的cvpr上关于人脸对齐的文章。这篇文章整体上思路比较清晰，图1的流程比较简明，整个图就能够表明整个核心算法一切。
易大飞·2023-09-22 22:10

DenseNet手写数字识别练习Pytorch实现

这个网络在某年的CVPR上获得了最佳论文，比ResNet还要好。具体原理不是本文想要讲得，本文主要是复现代码。
最幸伏的人·2023-09-22 11:28

【论文学习】行人检测——CVPR：通过MIMS在低分辨率图像中做行人检测

论文：PedestrianDetectioninLow-resolutionImagerybyLearningMulti-scaleIntrinsicMotionStructures(MIMS)通过学习多尺度固有运动结构，在低分辨率图像中做行人检测由于地面采样距离（GSD）低，图像帧速率低，检测距离大幅面广域图像距离的行人是一个具有挑战性的问题。在这种情况下，基于外观提示的方法主要失败，因为行人的
Lingyun_wu·2023-09-22 01:52

InstructPix2Pix（CVPR2023）-图像编辑论文解读

文章目录1.摘要2.背景3.算法3.1生成多模态训练集3.1.1生成指令及成对caption3.1.2依据成对的caption生成成对的图像3.2InstructPix2Pix4.实验结果4.1基线比较4.2消融实验5.结论论文：《InstructPix2Pix:LearningtoFollowImageEditingInstructions》github：https://github.com/t
‘Atlas’·2023-09-21 20:52

被老师夸了的汇报，2023计算机视觉最新论文自监督

CVPR2023Top-DownVisualAttentionfromAnalysisbySynthesisBaifengShiUCBerkeleyTrevorDarrellUCBerkeleyXinWangMicrosoftResearchThefocusofrecentthinkinghasbeenonimprovingtheattentionmodule.Thispaperpresentan
感谢信收麻了·2023-09-21 16:31

用于图卷积神经网络的可解释性方法CVPR2019

目录激励反向传播ExcitationBackprop(ECCV2016)摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1.Interpretability2.2.GCNNs3.Method3.1.ExplainabilityforCNNs3.2.GraphConvolutionalNeuralNetworks3.3.ExplainabilityforGraphConvolution
tzc_fly·2023-09-21 12:01

(CVPR2023)Bi-directional Distribution Alignment for Transductive Zero-Shot Learning

模型图分类器的训练和测试如下图所示，训练分类器阶段，直接取了模型的原始图片特征V作为输入，不是VHA拼接然后作为输入。由上图和下图的test_seen_feature可以看出，在测试阶段，才让特征进行VHA融合处理。
computer_vision_chen·2023-09-21 06:53

CVPR2021小目标检测：上下文和注意力机制提升小目标检测

原论文下载：https://arxiv.org/pdf/1912.06319.pdf摘要在各种环境中应用目标检测算法有很多局限性。特别是小目标的检测仍然是一个挑战，因为它们的分辨率低，信息有限。为了提高小目标检测的准确性，我们提出了一种基于上下文的目标检测方法。该方法通过融合多尺度特征，利用不同层次的附加特征作为上下文信息。我们还提出了一种基于注意力机制的目标检测方法，该方法能够聚焦于图像中的目标
象牙山首富_·2023-09-21 06:14

FPN结构解析

(2016年cvpr上)2.在FasterRCNN中使用FPN，可以提高2-3个点。第一个图是图像金字塔，他是在不同的尺度上预测图像的结果。
。七十二。·2023-09-20 14:09

【知识蒸馏】Deep Mutual Learning

KnowledgeDistillation的外延，经过测试（代码来自Knowledge-Distillation-Zoo),DeepMutualLearning性能确实超出了原始KD很多，所以本文分析这篇CVPR2018
pprpp·2023-09-19 06:56

Yolov5创新：NEU-DET钢材表面缺陷检测，优化组合新颖程度较高，CVPR2023 DCNV3和InceptionNeXt，涨点明显

1.钢铁缺陷数据集介绍NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类，分别为：'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches'每个类别分布为：训练结果如下：2.基于yolov5s的训练map值0.742：2.1Inception-MetaNeXtStage论文地址：https://arxiv.org/
AI小怪兽·2023-09-18 23:37

【图像分割】卫星遥感影像道路分割：D-LinkNet算法解读

本文所使用数据集为DeepGlobe，来自于CVPR2018年的一个挑战赛：DeepGlobeRoadExtractionChallenge。D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。
zstar-_·2023-09-18 14:04

【CVPR 2021】无约束生成 - NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections

NeRFintheWild:NeuralRadianceFieldsforUnconstrainedPhotoCollections论文简介：论文介绍：NeRF简介：NeRFintheWild：LatentAppearanceModelingTransientObjectsOptimization实验结果：论文简介：本文提出了一种基于学习的方法，仅使用非结构化的野外照片集合合成复杂场景的新视图。在
BIT可达鸭·2023-09-17 22:30

NTIRE2023-RTSR-Track2 冠军方案详解

编辑|Happy首发|AIWalker链接|https://mp.weixin.qq.com/s/JQ5g9yn_OdjR8hi_tWc4jAarXiv:2305.02126,cvpr2023,code
HappyAIWalker·2023-09-17 15:17

3D视觉到三维视觉之结构光

学术界：CVPR、ECCV、ICCV三大顶会每年和3D视觉相关主题的文章数量保持在十分之一左右，主要关注3D点云的识别与分割、单目图像深度图的生成、3D物体
一个机械高工的码农人生·2023-09-17 14:17

DL.to 最新研究（论文）推荐——分割、CVPR、扩散模型、感受野注意力模块

目录一、CVPR1.CrowdCLIP:基于视觉-语言模型的无监督人群计数CrowdCLIP:UnsupervisedCrowdCountingviaVision-LanguageModel2.BeyondmAP
Curb·2023-09-17 08:09

图像分类训练技巧包（二）

BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionNeuralNetworks论文地址：http://arxiv.org/pdf/1812.01187v2.pdf这篇文章是亚马逊李沐团队的一篇技巧(tricks)文章，被CVPR2019
Richard_RJD·2023-09-17 01:28

飞桨比赛春季上新啦！40万+奖池等你来拿

CVPRNASworkshop开启双赛道，聚焦神经网络结构搜索（NAS）技术。
飞桨PaddlePaddle·2023-09-17 00:28

CVPR2020 ScrabbleGAN: Semi-Supervised Varying Length Handwritten Text Generation

摘要：Opticalcharacterrecognition(OCR)systemsperformancehaveimprovedsignificantlyinthedeeplearningera.Thisisespeciallytrueforhandwrittentextrecognition(HTR),whereeachauthorhasauniquestyle,unlikeprintedte
马小李23·2023-09-16 22:30

Rajasegaran_Tracking_People_by_Predicting_3D_Appearance_Location_and_Pose_CVPR_2022_paper_IEEE_20...

0x00摘要本文分享一种仅利用单眼视频便可识别人像的方法。主要依赖的识别方法是：预测人像在单眼视频中未来的3D动作。预测动作的方法是：使用一种可靠的方法将平面的人像提升为3D，我们为每个识别到的人像建立了一个过去短时间内动作特性的模型，主要依据是3D动作、在3D空间中所处的位置和3D外观。对未来的预测方面，我们用一种基于概率的方法在短时间内被预测的状态和观察到的某一帧之间进行计算。（猜测，图像间的
BlinKer·2023-09-16 16:30

VL-Adapter： 针对视觉和语言（Vision-and-Language）的参数高效迁移学习

VL-ADAPTER:Parameter-EfficientTransferLearningforVision-and-LanguageTasks22年发表在CVPRUNC大学Abstract将介绍VL-BART
菜菜小堡·2023-09-16 14:59

DCTNet目标检测环境配置

最近我在研究CVPR2020的一篇论文：《LearningintheFrequencyDomain》，这篇文章的创新点在于将RGB图像进行DCT变换，然后只用其中一部分通道送入图像分类和目标检测网络，在大大降低网络计算量的情况下
blgpb·2023-09-16 08:14

few shot目标检测survey paper笔记（迁移学习）

paper:Few-ShotObjectDetection:AComprehensiveSurvey(CVPR2021)metalearning需要复杂的情景训练，而迁移学习仅需在一个single-branch
蓝羽飞鸟·2023-09-16 05:35

Fast-MVSNet CVPR-2020 学习笔记总结 译文 深度学习三维重建

文章目录6Fast-MVSNetCVPR-20206.0主要特点6.1网络介绍6.2稀疏高分辨率深度图预测6.3深度图扩展6.4-Newton精细化MVSNet系列最新顶刊对比总结6Fast-MVSNetCVPR
R-G-B·2023-09-16 04:00

深度学习的三维重建 论文+源码+解析+译文+批注 MVSNet系列最新顶刊总结 下载

3MVSNet系列最新顶刊总结笔记4MVSNet系列最新顶刊对比总结笔记Word版下载1内容展示深度学习的三维重建最具代表性的论文+源码+解析+译文+批注整理集合下载本文总结的顶刊主要有：MVSNet(CVPR
R-G-B·2023-09-16 04:57

文献检索课堂作业 || 比如CVPR这些期刊论文哪里找

文献检索课第一周作业请同学们找出自己专业课利用的三个中文及三个外文数据库，并尝试检索。并尝试列出一个检索的检索式。中文数据库中文数据库常用的就CNKI、万方、维普。有一些专业的期刊是可以在上面查到的，比如《测控技术》。查一下，呃，物流小车吧。中文数据库里要查到专业上目前最快的发展其实是不太方便的，但是阅读起来比较快速。外文数据库IEEE通过图书馆进入IEEEexplore后，假设我现在要查一个啥，
早上真好·2023-09-16 02:57

CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积（附源码）

Self-CalibratedConvolutions这里需要提两点，第一点是名字的争议，这个跟前两年程明明教授团队于2020年发表在CVPR上的SCNet中提出的SCConv不是同一个工作哈：:::block
CVHub·2023-09-15 23:26

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

的图像分类3.5、物体检测4、结论摘要代码链接：https://github.com/cheng-haha/ScConv论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR20
静静AI学堂·2023-09-15 23:55

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

的图像分类3.5、物体检测4、结论摘要代码链接：https://github.com/cheng-haha/ScConv论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR20
AI浩·2023-09-15 23:25

【2023CVPR--基于人脑fMRI活动的潜在扩散模型进行高分辨率图像重建】

摘要：从人类大脑活动中重建视觉体验提供了一种独特的方式来理解大脑如何代表世界，并解释计算机视觉模型与我们的视觉系统之间的联系。虽然深度生成模型最近被用于这项任务，但重建具有高语义保真度的逼真图像仍然是一个具有挑战性的问题。在此，我们提出了一种基于扩散模型(DM)的新方法来重建通过功能磁共振成像(fMRI)获得的人脑活动图像。更具体地说，我们依赖于一种称为稳定扩散的潜在扩散模型(LDM)。该模型降低
振翅雄鹰·2023-09-15 20:34

CVPR2020 The Secret Revealer: Generative Model-Inversion Attacks Against Deep Neural Networks

论文下载地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhang_The_Secret_Revealer_Generative_Model-Inversion_Attacks_Against_Deep_Neural_Networks_CVPR
马小李23·2023-09-15 07:56

【CVPR2022】ST-MVDNet:Modality-Agnostic Learning for Radar-Lidar Fusion in Vehicle Detection论文阅读分析与总结

Challenge：之前的研究都是在假设模型总是可以访问两个无错误传感器输入的情况下，MVDNet多模态输入模型其中一个传感器不可用或丢失，模型可能会寄。而直接屏蔽一个输入流的强数据增强，将使模型依赖于一个清晰的蒸汽而忽略缺失的流，直接随机缺失传感器训练的模型不能有效地融合两个传感器的两个特征。模型学习更多的是每个模态单独工作，以便即使缺少一个传感器，它也能够生成预测。Contribution：1
zhSunw·2023-09-15 05:30

【CVPR2020】DEF：Seeing Through Fog Without Seeing Fog论文阅读分析与总结

Challenge：之前网络架构的设计假设数据流是一致的，即出现在一个模态中的对象也出现在另一个模态中。然而，在恶劣的天气条件下，如雾、雨、雪或极端照明条件，多模态传感器配置中的信息可能不对称。不同传感器在特征提取阶段单独处理，在存在不对称测量失真的情况下，融合性能比单传感器差。Contribution：1.第一个恶劣天气下的大型多模态驾驶数据集，激光雷达、相机、雷达、门控近红外传感器和FIR传感
zhSunw·2023-09-15 05:00

【CVPR2021】MVDNet论文阅读分析与总结

Challenge：现有的目标检测器主要融合激光雷达和相机，通常提供丰富和冗余的视觉信息利用最先进的成像雷达，其分辨率比RadarNet和LiRaNet中使用的分辨率要细得多，提出了一种有效的深度后期融合方法来结合雷达和激光雷达信号。MVDNet本质是将雷达强度图与激光雷达点云深度融合，以利用它们的互补能力。Contribution：1.提出了一种深度后期融合检测器MVDNet，可以有效地利用激光
zhSunw·2023-09-15 05:25

构建图像分割任务的统一架构——从 MaskFormer 到 Mask2Former 再到 MP-Former

基于选定的MP-Former论文（CVPR2023），本文回溯该工作的基础Mask2Former(CVPR2022)和这一系列工作的起源MaskFormer(NeuraIPS2021)，介绍与分析了从MaskFormer
datamore·2023-09-15 04:43

CVPR 2023 | InternImage: 65.4 mAP，刷新 COCO 目标检测榜单记录！

Title:InternImage:ExploringLarge-ScaleVisionFoundationModelswithDeformableConvolutionsPaper:https://arxiv.org/abs/2211.05778Code:https://github.com/OpenGVLab/InternImage导读InternImage在COCO数据集上达到了最高的65.
CVHub·2023-09-15 04:12

【论文精读CVPR_2023】On Distillation of Guided Diffusion Models

【论文精读CVPR_2023】OnDistillationofGuidedDiffusionModels一、前言Abstract1.Introduction2.Backgroundondiffusionmodels3
旋转的油纸伞·2023-09-14 22:01

【supplemental】On_Distillation_of_CVPR_2023_supplemental

【supplemental】On_Distillation_of_CVPR_2023_supplemental一、前言A.ResultsoverviewB.Pixel-spacedistillationB
旋转的油纸伞·2023-09-14 21:57

MVSNet CVPR-2018 学习总结笔记 译文 深度学习三维重建

文章目录2MVSNetCVPR-20182.0主要特点2.1过程2.2MVSNet主要贡献2.3论文简介2.3.1深度特征提取2.3.2构造匹配代价2.3.3代价累计2.3.4深度估计2.3.5深度图优化
R-G-B·2023-09-14 13:48

CVPR2023 Deblur论文整理

Paperlist来自https://github.com/DarrenPan/Awesome-CVPR2023-Low-Level-Vision#image-deblurring简单用GPT翻译一下摘要
是暮涯啊·2023-09-14 01:01

(CVPR-2023)InternImage：利用可变形卷积探索大规模视觉基础模型

Title：InternImage:ExploringLarge-ScaleVisionFoundationModelswithDeformableConvolutionspaper是上海AILab发表在CVPR2023
顾道长生'·2023-09-13 22:18

基于Yolov8的NEU-DET钢材表面缺陷检测，优化组合新颖程度较高：CVPR2023 PConv和BiLevelRoutingAttention，涨点明显

1.钢铁缺陷数据集介绍NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类，分别为：'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches'每个类别分布为：2.基于yolov8的训练原始网络如下：[email protected]为0.7332PConv2.1FasterNet介绍为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（F
AI小怪兽·2023-09-13 21:28

Pyramid Stereo Matching Network

1文章说明方向：双目立体匹配会议：CVPR2018code:https://github.com/JiaRenChang/PSMNet2双目立体匹配的重要性（1）是许多任务的前置工作如自动驾驶，3D重建
挺老实·2023-09-13 15:09

如何看待何恺明最新一作论文Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners？

，侵删https://www.zhihu.com/question/498364155电光幻影炼金术（香港中文大学CSPhD在读）回答：现在是2021年11月12日中午，恺明刚放出来几个小时，就预定了CVPR2022bestpaper
人工智能与算法学习·2023-09-13 12:06

CVPR 2021大奖出炉！何恺明获最佳论文提名，华人四篇“最佳”！第一届Thomas S. Huang 纪念奖颁发...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者|陈大鑫、琰琰、青暮本文转载自：AI科技评论就在刚刚，CVPR2021最佳论文、最佳学生论文等奖项出炉了！
Amusi（CVer）·2023-09-13 12:36

python 老照片修复软件_卧槽!老照片修复,微软开源又一力作!!

这个开源项已发表论文，分别在Cornell大学的CVPR和杂志上刊登。▍Demo测试GitHub开源项目上已提供了一个ColabDemo，感兴趣的可在这个Demo上使用自己的旧照片尝试恢复
weixin_39672979·2023-09-13 12:36

2023CVPR：图像恢复的又一力作

今天要分享的论文是2023CVPR《EfficientandExplicitModellingofImageHierarchiesforImageRestoration》，图像恢复领域的又一力作，提供了新的发现
Alex抱着爆米花·2023-09-13 12:04

few shot目标检测survey paper笔记（整体概念）

paper:Few-ShotObjectDetection:AComprehensiveSurvey(CVPR2021)深度学习提高了目标检测的精度，但是它需要大量的训练数据。
蓝羽飞鸟·2023-09-13 06:33
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