CVPR

2021 cvpr梳理

2021学习列表-TowardsOpenWorldObjectDetection概要：作者在本文提出CV新的问题：TowardsOpenWorldObjectDetection。目标检测器能够将未知目标标记为”unknown“，并随着模型接触到新的标签而逐渐学习”unknown“。作者指出本文的两个主要创新点，一个是基于能量的未知检测分类器和一个用于开放世界学习的对比性聚类方法。并期待将本工作可以
蓝色橘猫·2023-02-02 13:14

CVPR2020 | 阿里结构感知3D目标检测，KITTI BEV 排行榜第一！

近日，计算机视觉顶会CVPR2020接收论文结果发布，达摩院一篇名为《StructureAwareSingle-Stage3DObjectDetectionfromPointCloud》的论文入选。
我爱计算机视觉·2023-02-02 13:57

图像处理网址收集

PDEBasedImageProcessinghttp://www.math.ust.hk/~masyleung/Teaching/CAS/XinLiofWVUhttp://www.csee.wvu.edu/~xinl/source.htmlCVPR2014papersontheweb-Papershttp
rookiew·2023-02-02 12:24

[VOT11](2022CVPR)VTUAV数据集+HMFT baseline: Visible-Thermal UAV Tracking

先贴个baseline的流程图：Abstract背景：随着多模态传感器的普及，可见光-热成像（RGB-T）目标跟踪将在温度信息的指导下实现稳健的性能和更广泛的应用场景。科学问题：然而，缺乏成对的训练数据是当前RGB-T追踪的主要瓶颈。因为收集高质量的RGB-T序列是非常耗时费力的，最近的benchmarks仅提供了测试序列。本文：构建了一个可见光-热成像UAV跟踪大规模数据集（VTUAV），包含5
三晚不过弦一郎·2023-02-02 11:04

【Copy-Paste】《Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation》

CVPR-2021文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1Datasets5.2Copy-Pasteisrobusttotrainingconfigurations5.3Copy-Pastehelpsdata-efficiency5.4Copy-Pasteandself
bryant_meng·2023-02-02 11:52

关键点匹配——商汤loFTR算法详解与论文解读

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Sun_LoFTR_Detector-Free_Local_Feature_Matching_With_Transformers_CVPR
樱花的浪漫·2023-02-02 11:20

【论文速递】ECCV2022 : 实现目标跟踪的大一统

abs/2207.07078代码：https://github.com/MasterBin-IIAU/Unicorn博主关键词：多目标跟踪，单目标跟踪，视频目标分割，多目标分割推荐相关论文：【论文速递】CVPR2
N0thing2say·2023-02-02 10:30

活体识别5：论文笔记之FeatherNets

说明这篇文章是这次比赛的第三名：ChaLearnFaceAnti-spoofingAttackDetectionChallenge@CVPR2019，此次比赛项目是人脸防欺诈攻击检测。
yuanlulu·2023-02-02 08:12

Face Alignment

FaceAlignmentcvpr2014OneMillisecondFaceAlignmentwithanEnsembleofRegressionTrees文章介绍(ERT)本文解决了单张图片中的人脸对齐问题
千泷·2023-02-02 07:18

论文解读《TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation》

《TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentation》TransUNet:用于医学图像分割的变压器强编码器发表期刊：CVPR2021
渔歌畅晚·2023-02-01 20:16

CVPR 2022|从原理和代码详解FAIR的惊艳之作：全新的纯卷积模型ConvNeXt...

预训练比较大，Convnext-tiny250多m，yolov7530多m。https://github.com/jinfagang/yolov7_d2ConvNeXt可以看做是把SwinTransformer包括ViT的所有特殊的设计集于一身之后的卷积网络进化版，升级了ResNet架构，看看借助了2020年代CV设计范式之后的卷积网络的性能极限在哪里。这篇工作在年初炸起了CV圈子里又一股讨论的浪
AI视觉网奇·2023-02-01 18:46

论文介绍--Spatio-Temporal Dynamics and Semantic Attribute Enriched Visual Encoding for Video Captioning

Spatio-TemporalDynamicsandSemanticAttributeEnrichedVisualEncodingforVideoCaptioning这篇论文发表在2019年的CVPR上
信道者·2023-02-01 16:55

61、Reinforcement Learning with Neural Radiance Fields

https://3d-representation-learning.github.io/nerf-dy/https://www.cvlibs.net/publications/Niemeyer2021CVPR.pdf
C--G·2023-02-01 12:14

【论文笔记 - 图像生成 - CVPR2022】Self-supervised Correlation Mining Network for Person Image Generation

Ref:1.原论文人物图像生成的目的是对源图像进行非刚性变形，通常需要未对齐的数据对进行训练。近年来，自监督方法通过将解耦的表征融合在一起进行self-reconstruction，在这一领域展现出了广阔的前景。然而，现有的方法存在以下几点问题，解耦后的特征在特征空间中是对齐的，这种自监督方法无法为空间变换提供足够的监督。先前的特征融合方法（如拼接或MUSTGAN中的统计信息迁移）是全局操作，很难
No pains, no GANs!·2023-02-01 12:09

【论文笔记 - 图像生成 - CVPR2019】Unpaired Person Image Generation with Semantic Parsing Transformation

Ref:先前工作以及补充本文工作（本阅读笔记的参考论文）解读1解读2原论文是关于2019年的CVPR工作的延伸和补充（同一作）现有工作的特点：姿态引导的图像生成任务一般是在有监督下完成的，结果虽然不错，
No pains, no GANs!·2023-02-01 12:09

【论文笔记 - 图像生成 - CVPR2022】Unpaired Cartoon Image Synthesis via Gated Cycle Mapping

UnpairedCartoonImageSynthesisviaGatedCycleMappingRef：1.原论文2.项目页1.摘要在本文中，提出了一种使用未配对的训练数据进行动漫图像合成的通用解决方案。与之前针对特定使用场景（人像或场景）学习预定义卡通风格的作品相比，本文旨在训练一个通用动漫翻译器，它不仅可以同时渲染夸张（精致的大眼睛、简化的鼻子和嘴）的动漫面孔和逼真的卡通场景，而且还可以为用
No pains, no GANs!·2023-02-01 12:08

【论文笔记 - 图像生成 - CVPR2022】Learning to Memorize Feature Hallucination for One-Shot Image Generation

论文地址：https://drive.google.com/file/d/1Gq-167f2ue30463K4XMkHOJThg9Yugk0/view参考：1.简单解读本文研究的是图像生成领域中的单样本生成(One-ShotGeneration,OSG)(One\text{-}Shot\Generation,OSG)(One-ShotGeneration,OSG)任务，要求能够将从基础类别数据集（
No pains, no GANs!·2023-02-01 12:38

【论文笔记 - 图像生成 - CVPR2022】Exploring Dual-task Correlation for Pose Guided Person Image Generation

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.02910.pdf代码地址：https://github.com/PangzeCheung/Dual-task-Pose-Transformer-Network姿势引导人物图像生成是将人物图像从源姿势转换为给定目标姿势的任务，作者认为现有的方法大多只针对不适定的源到目标任务，无法捕捉到合理的纹理映射。为了解决这个问题，提出了一种新的双
No pains, no GANs!·2023-02-01 12:38

SEAN 代码略解

这篇《SEAN:ImageSynthesiswithSemanticRegion-AdaptiveNormalization》是2020年CVPR的一篇oral,对它的代码做一个梳理。
SY_qqq·2023-02-01 11:22

【论文翻译】Conv-MPN

Conv-MPN:ConvolutionalMessagePassingNeuralNetworkforStructuredOutdoorArchitectureReconstruction》链接地址发表会议：CVPR2019Abstract
脆鲨Nana7mi·2023-02-01 11:02

[CVPR2020] DoveNet: Deep Image Harmonization via Domain Verification 论文解读

论文地址和代码数据库和代码已公布：https://github.com/bcmi/Image_Harmonization_Datasets论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.13239一.简介图像合成(imagecomposition)是图像处理的常用操作，把前景从一张图上剪贴下来粘贴到另一张图上，获得一张合成图。合成图可以用来获取感兴趣的目标图像，也可以用于数据增广，
夜灬凄美·2023-02-01 09:15

经典/最新计算机视觉论文及代码推荐

CVPR2022论文尚没有完全公布，今日推荐几篇已出目标跟踪方向的论文，既有单目标跟踪也有多目标跟踪，具体可以详见论文原文和代码，跑一跑看看效果。
小小谢先生·2023-02-01 07:14

CVPR2022论文速递（2022.4.1）！共33篇,已分类!

整理：AI算法与图像处理CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo欢迎关注：大家好,最近正在优化每周分享的
flyfor2013·2023-02-01 07:41

[论文阅读笔记12]MeMOT: Multi-Object Tracking with Memory, 有记忆的MOT算法

MeMOT是CVPR2022的文章,最大的亮点是存储目标的之前所有帧的信息,然后把之前所有帧的信息作为跟踪的线索进行编码,从而实现同时检测与跟踪.这种方式看似比较暴力,而且网络的三部分组成都是Transformer
wjpwjpwjp0831·2023-02-01 07:10

人脸识别：Contrastive loss和梯度推到

Contrastiveloss最初源于YannLeCun“DimensionalityReductionbyLearninganInvariantMapping”CVPR2016。
BigCowPeking·2023-02-01 03:27

【深度学习——点云】PointNet

这篇文章是发表在CVPR2017上的一篇关于对点云数据进行分类与分割的文章，文章链接：PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation1
theoreoeater·2023-01-31 17:09

图像去模糊：PSS-NSC

[20190925添加开源code]CVPR2019jiaya.mefirenxygao/deblurgithub.com本文是香港中文大学、腾讯优图贾佳亚团队投于CVPR2019的一篇关于图像去模糊的方法
无止境x·2023-01-31 16:28

[OTA]Optimal Transport Assignment for Object Detection(CVPR. 2021)

1.MotivationDeTR[3]examinestheideaofglobaloptimalmatching.ButtheHungarianalgo-rithmtheyadoptedcanonlyworkinaone-to-oneassign-mentmanner.One-to-Many的方法。Sofar,fortheCNNbaseddetectorsinone-to-manyscenari
Ah丶Weii·2023-01-31 15:47

DCNet (CVPR. 2021)

1.Motivation这篇文章中，作者针对图1出现的2个问题，指出，由于support和queryimg之间的关系没法完全提取，因为之前的方法都是使用GAP的方法，没有考虑局部信息。其次，对于分类估计错误，以及遮挡的问题，Firstly,relationsbetweensupportfea-turesandqueryfeaturearehardlyfullyexploredinpreviousf
Ah丶Weii·2023-01-31 15:47

FreeSOLO: Learning to Segment Objects without Annotations* (CVPR. 2022)

1.MotivationInstancesegmentationrequirescostlyannotationssuchasboundingboxesandsegmentationmasksforlearning.Weproposeafullyunsupervisedlearningmethodthatlearnsclass-agnosticinstancesegmentationwithout
Ah丶Weii·2023-01-31 15:47

[FSCE]FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding(CVPR. 2021)

1.Motivation本文是基于fine-tuningbased方法Inthiswork,weobserveandaddresstheessentialweaknessofthefine-tuningbasedapproach–constantlymislabelingnovelin-stancesasconfusablecategories,andimprovethefew-shotdetec
Ah丶Weii·2023-01-31 15:17

知识蒸馏之Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors

cvpr2021ZhendongYang*1,2ZheLi2XiaohuJiang1YuanGong1ZehuanYuan2DanpeiZhao3ChunYuan†11TsinghuaShenzhenInternationalGraduateSchool2ByteDanceInc3BeiHangUniversity0
Diros1g·2023-01-31 15:16

FGD针对目标检测的重点与全局知识蒸馏

CVPR2022|针对目标检测的重点与全局知识蒸馏文章链接：arxiv.org/abs/2111.11837代码链接：github.com/yzd-v/FGD讲解部分:https://zhuanlan.zhihu.com
微凉code·2023-01-31 15:46

CVPR 2022 | 针对目标检测的重点与全局知识蒸馏(源代码开源)

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G今天介绍CVPR2022关于目标检测的知识蒸馏工作
计算机视觉研究院·2023-01-31 15:45

[目标检测知识蒸馏4] [CVPR22] Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors

[CVPR22]FocalandGlobalKnowledgeDistillationforDetectorsMotivation在目标检测中，前景、背景的不平衡是目标检测中的一个关键问题；教师和学生网络的特征在不同区域有很大差异
Junjian Zhang·2023-01-31 15:45

CVPR 2022 | 针对目标检测的重点与全局知识蒸馏(FGD)

关注公众号，发现CV技术之美本篇文章由粉丝@美索不达米亚平原投稿，原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/477707304本文介绍我们CVPR2022关于目标检测的知识蒸馏工作
我爱计算机视觉·2023-01-31 15:45

[FGD] Focal and Global Knowledge Distillation for detectors (CVPR. 2022)

1.Motivation本文作者指出，在目标检测中，tea和stu之间的特征在不同的区域例如前后景的差别是比较大的。Inthispaper,wepointoutthatinobjectdetection,thefeaturesoftheteacherandstudentvarygreatlyindifferentareas,especiallyinthefore-groundandbackgrou
Ah丶Weii·2023-01-31 15:15

CVPR 2022 | 清华&字节提出FGD：针对目标检测的重点与全局知识蒸馏

关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：美索不达米亚平原|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/477707304本文介绍我们CVPR2022
Amusi（CVer）·2023-01-31 15:15

PointConv论文阅读笔记

PointConv论文阅读笔记Abstract本文发表于CVPR。其主要内容正如标题，是提出了一个对点云进行卷积的Module，称为PointConv。
Codefmeister·2023-01-31 14:54

【计算机视觉】简述对PointConv的理解

所以，CVPR2019年发出了PointConv，这篇文章虽然贡献不是那么大，但是也在某种程度上实现了高效卷积。其实在阅读这篇文章时
YXLiu_XMYang_PCSS·2023-01-31 14:53

Attention机制在计算机视觉中的应用(三)：CVPR2019通用目标检测 Towards Universal Object Detection by Domain Attention

论文地址：TowardsUniversalObjectDetectionbyDomainAttention该论文提出了一个通用的物体检测模型，适用于任一目标检测场景，在多个数据集上表现良好。该模型基于SENet，将多个SENet得到的特征图连接在一起，并且提出了domainattention，将其施加在连接好的特征图后，这样能够使模型更好地适应不同场景下的目标检测任务。论文中指出，以往训练的目标检
小伟db·2023-01-31 13:52

Background-Matting（CVPR2020）教你证件照不花钱

吹的再好不如直接看结果吧，CVPR最新出炉的开源模型附论文论文：https://arxiv.org/abs/2004.00626模型：https://github.com/senguptaumd/Background-Matting
pogg_·2023-01-31 12:38

Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning

题目：Action-DecisionNetworksforVisualTrackingwithDeepReinforcementLearning来源：CVPR2017Abstract本文用强化学习来做跟踪
jingqiulyue·2023-01-31 12:01

CVPR 2017 ADNet:《 Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning》论文笔记

理解出错之处望不吝指正。本文模型叫做ADNet。该模型通过强化学习产生动作序列（对bbox进行移动or尺度变换）来进行tracking。原理如下图（第一列代表初始帧，第二列和第三列代表通过RL产生的动作序列对object进行tracking）：模型的整体结构如下：强化学习部分：（1）状态：状态分为和两部分。其中代表正在tracking的bbox（当前图片信息，可在上图中看到），则是一个维的向量，存
NeverMoreH·2023-01-31 12:30

利用fft计算时域卷积重叠法保留_C3D：使用3D卷积网络学习时空特征

1412.0767v4一个较好的翻译：https://www.jianshu.com/p/09d1d8ffe8a4引言：在上一篇文章中(琪瑞：Large-scaleVideoClassificationwithCNN(CVPR20
weixin_39559382·2023-01-31 11:11

Learning to Compare: Relation Network 源码调试

CVPR2018的一篇少样本学习论文LearningtoCompare:RelationNetworkforFew-ShotLearning源码地址：https://github.com/floodsung
weixin_30273501·2023-01-31 09:45

【paper 1】Densely Connected Convolutional Networks CVPR2017 随笔

第一篇找到了CVPRbestpaper。
117瓶果粒橙·2023-01-31 07:21

Paper Reading||Quantization Networks

论文(CVPR2019)：https://arxiv.org/abs/1911.09464源码(Pytorch)：https://github.com/aliyun/alibabacloud-quantization-networksQN
Bitterest·2023-01-31 01:33

Multi-Level Context Ultra-Aggregation for Stereo Matching

1文章说明方向：立体匹配会议：CVPR20192动机However,existingmethodsonlyusefeaturesfromplainconvolutionlayersorasimpleaggregationofmulti-levelfeaturestocalculatecostvolume
挺老实·2023-01-31 00:09

基于Matlab暗通道图像去雾处理

简介何恺明的暗通道先验(darkchannelprior)去雾算法是CV界去雾领域很有名的算法，关于该算法的论文"SinglelmageHazeRemovalUsingDarkChannelPrior"一举获得2009年CVPR
刷题致富·2023-01-30 22:46
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