CVPR 第32页

GFLV2：边界框不确定性的进一步融合，提点神器 | CVPR 2021

GFLV2基于GFLV1的bbox分布进行改进，将分布的统计信息融入到定位质量估计中，整体思想十分创新和完备，从实验结果来看，效果还是挺不错的来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:GeneralizedFocalLossV2:LearningReliableLocalizationQualityEstimationforDenseObjectDetection论文地址：https://arxiv.

晓飞的算法工程笔记·2023-01-18 10:18

激光点云3D目标检测算法之PointPillars

前言《PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds》是一篇发表在CVPR2019上关于激光点云3D目标检测的文章，其中提出了一种新的点云编码方法用于给

DeepDriving·2023-01-18 09:05

YOLOv1

YOLOv1模型精学**YOLO介绍****YOLO的网络结构****YOLO网络的训练****总结**论文地址：《CVPR2016|OnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection

咚咚锵咚咚锵·2023-01-17 22:30

Neighbor2Neighbor: Self-Supervised Denoising from Single Noisy Images

下面内容来自智源研究院CVPR2021预讲华为诺亚专场1、深度学习的图像去噪方法面临的挑战当前方法主要包括三类：基于监督学习的方法：使用noisy-clean图像对进行训练（DnCNN,FFDNet,CBDNet

c2a2o2·2023-01-17 19:41

CVPR 2021 预讲 · 华为诺亚专场，5 篇精华报告，覆盖NAS、蒸馏、检测和降噪

国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是计算机视觉领域三大顶会之一（另外两个分别为ICCV、ECCV）。

智源社区·2023-01-17 19:40

CVPR 2022 | CNN自监督预训练新SOTA！上交等联合提出HCSC：具有层级结构的图像表征自学习新框架...

来源丨机器之心编辑丨极市平台层级结构无处不在，自然界中存在「界-门-纲-类-科-属-种」这样的层级关系,大规模自然图像数据集中也天然存在。例如，ImageNet数据集的类别标签本身就是基于WordNet层级形成的,我们总是可以「刨根问底」地找到某个类别的「父类」。举例而言，拉布拉多犬是一种犬类，而犬类又是一种哺乳动物。这就形成了拉布拉多犬->犬类->哺乳动物的层级关系。近年来,计算机视觉领域涌现出

Tom Hardy·2023-01-17 19:39

CVPR和ICLR双榜公布！最离谱审稿人竟然没读论文！

最近CVPR2022论文陆续放榜，不过审稿意见的质量似乎和中稿结果有非常强的相关性。1月25日，CVPR2022的审稿结果已经开始陆续放出。

Amusi（CVer）·2023-01-17 15:17

基于PyTorch实现PointNet++

Pointnet2.PyTorch关于点云的深度学习表示PointNet/PointNet++是基于深度学习方法的点云表征的里程碑式的工作,都出自于斯坦福大学的CharlesR.Qi,这两个工作分别收录于CVPR2017

zhulf0804·2023-01-17 12:13

CVPR2022 论文速递！超强视频修复效果！FID 和 LPIPS大幅提升

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欢迎关注公众号AI算法与图像处理，

flyfor2013·2023-01-17 12:05

【论文阅读】CVPR2022——TransRAC

声明：该论文阅读仅作为个人学习，如解读观点不对，欢迎指正。论文标题：《TransRAC:EncodingMulti-scaleTemporalCorrelationwithTransformersforRepetitiveActionCounting》论文地址：https://arxiv.org/abs/2204.01018一、引言这部分首先简述了视频重复动作计数的应用范围，之后提出了在这一领域所

安联之夜·2023-01-17 12:04

CVPR 2022 | 武大&京东提出：使用Transformer的端到端弱监督语义分割

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：京东探索研究院在基于图像级别标注的弱监督语义分割问题中，CNN分类模型中卷积操作的局部信息感知会导致不完全的语义区域激活。为解决这个问题，本文引入视觉Transformer结构，并探索了适合视觉Transformer的初始伪标签生成方法。同时，受视觉Transformer中学习到的自注意力与图像中的语义Affinity的一

Amusi（CVer）·2023-01-17 12:03

CVPR 2022 Oral | 利用递归"瞥视"解码器优化Transformer目标检测算法

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：京东探索研究院本工作由京东探索研究院和悉尼大学联合完成，已经被CVPR2022接收，并获得口头报告（oral）展示机会。

Amusi（CVer）·2023-01-17 12:33

CVPR2022 | 北交大提出EDTER：基于Transformer的边缘检测

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：小海马|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/488148078EDTER:EdgeDetectionwithTransformer代码：https://github.com/MengyangPu/EDTER论文：https://arxiv.org/abs/2203.0

Amusi（CVer）·2023-01-17 12:33

【论文速递】CVPR2022 - 全局跟踪Transformers

【论文速递】CVPR2022-全局跟踪Transformers【论文原文】：GlobalTrackingTransformers论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.13250

N0thing2say·2023-01-17 12:30

（CVPR 2022）...

关注公众号，发现CV技术之美本文分享CVPR2022论文『X-Pool:Cross-ModalLanguage-VideoAttentionforText-VideoRetrieval』，多伦多大学提出基于文本的视频聚合方式

我爱计算机视觉·2023-01-17 09:24

公众号内容拓展学习笔记（2022.3.6）

公众号内容拓展学习笔记（2022.3.6）今日要点CVPR2022|超越Transformer！FAIR重新设计纯卷积架构：ConvNeXt⭐️⭐️Abstract:超越Transformer！

CV_七少·2023-01-17 09:42

目标检测：Generalized Focal Loss V2（CVPR2020）

GeneralizedFocalLossV2:LearningReliableLocalizationQualityEstimationforDenseObjectDetectionCCF-AXiangLiWenhaiWangXiaolinHuJunLiJinhuiTangJianYangcomputervisionandpatternrecognitionarXiv:ComputerVision

cartes1us·2023-01-17 08:16

CVPR 2021 | GFLV2：目标检测良心技术，无Cost涨点！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文作者：李翔|来源：知乎（已授权）https://zhuanlan.zhihu.com/p/313684358论文：https://arxiv.org/abs/2011.12885源码和预训练模型地址：https://github.com/implus/GFocalV2老规矩，还是一句话总结：本文应该是检测领域首次引入用边界框的

Amusi（CVer）·2023-01-17 08:15

单目深度估计学习笔记

GYDepth没开源：CVPR2021单目深度估计：腾讯光影研究室优势夺冠，成果落地应用竞赛结果及相关论文可见：https://arxiv.org/pdf/2105.08630.pd比赛的最终指标由模型精度与模型速度两部分组成

AI视觉网奇·2023-01-17 07:51

卷积神经网络之 - 残差⽹络（RESNET）

2016年CVPR论文：《DeepResidualLearningforImageRecogni

视学算法·2023-01-16 18:11

从文件夹随机抽取文件到另外一个文件夹

打cvpr2021分类比赛，处理长尾数据的小工具。将每个类别进行不放回抽样picknumber为最大抽取的数量。避免头部类和尾部类差异过大。

狼刀流·2023-01-16 16:43

[CVPR2021]NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections

标题：NeRFintheWild:NeuralRadianceFieldsforUnconstrainedPhotoCollections链接：https://arxiv.org/pdf/2008.02268NeRF存在的一大问题是对拍摄的照片要求比较高，例如光照要一致，周围不能有运动的物体。然而现实中我们能大量获得的多视角图片通常都不能满足这两点。比如如果我们想要恢复天安门，但天安门前通常人来人

深蓝蓝蓝蓝蓝·2023-01-16 14:09

计算机视觉之风格迁移（一）——CVPR2016论文Image Style Transfer复现

风格迁移简介风格迁移可以说是计算机视觉领域一大热点，简单来说就是有两副图片，一张内容图片，一张风格图片，该技术可以实现以风格图片的风格+内容图片的内容重新生成一张目标图片，例如：内容图片风格图片目标图片说到风格迁移，不得不提到该领域的经典论文：【CVPR

编程小菜鸟123·2023-01-16 11:45

CVPR | 基于密度与深度分解的自增强非成对图像去雾

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为了克服在合成数据集上训练的去雾模型的过拟合问题，许多最近的方法试图使用非成对数据进行训练来提高模型的泛化能力。然而其中大多数方法仅仅简单地遵循CycleGAN的思路构建去雾循环和上雾循环，却忽略了现实世界中雾霾环境的物理特性，即雾霾对物体可见度的影响随深度和雾气密度而变化。在本文中，我

计算机视觉研究院·2023-01-16 11:02

CVPR2022论文速递(2022.7.1) 3D目标检测 GLENet网络-利用生成标签不确定估计法

Boosting3DObjectDetectorswithGenerativeLabelUncertaintyEstimationGLENet：增强型3D目标检测网络-利用生成标签不确定估计法作者：张一凡、张其安、朱志宇、侯俊辉（香港城市大学计算机科学系)这篇论文来自CVPR20227

jilinLee·2023-01-16 10:59

CVPR2022论文速递（2022.4.8）！共18篇

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

flyfor2013·2023-01-16 10:58

CVPR 2022 | 清华提出Point-BERT: 基于掩码建模的点云自注意力模型预训练

CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：于旭敏|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/484336830在这里和大家分享一下我们被CVPR2022

Amusi（CVer）·2023-01-16 10:26

论文笔记之CSPNet

本文收录于CVPR2019论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.11929.pdf1.摘要目前最先进的能够在计算机视觉任务上取得非常好的结果的方法往往很大程度上依赖于昂贵的计算资源

To_1_oT·2023-01-16 09:36

论文阅读——ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks改进版通道注意力fromCVPR2020期末结束，开始投入论文和实验的海洋摘要

黄小米吖·2023-01-16 08:46

ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks---CVPR2020

这是CVPR2020的一篇文章。地址：如上图所示，SE实现通道注意力是使用两个全连接层，而ECA是需要一个的卷积。

查无此人☞·2023-01-16 08:44

【论文阅读笔记】【CVPR2020】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

源文https://www.researchgate.net/publication/336361781_ECA-Net_Efficient_Channel_Attention_for_Deep_Convolutional_Neural_Networks源代码https://github.com/BangguWu/ECANetIntroduction本文首先回顾了SE-Net，在SE-Net中输入

creami11·2023-01-16 08:12

Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild

一篇比较老的文章,CVPR2017的,链接地址概括论文采用了top-down的方法,即先检测出人,然后再坐单人pose检测.检测人的方法使用了faster-rcnn,单人pose方法是已reset结构为基础的网络

MatthewHsw·2023-01-16 08:41

ECCV 2022 Oral | 满分文章！视频实例分割新SOTA：SeqFormer & IDOL

吴俊峰本文主要介绍最近两篇ECCV2022Oral的工作，分别在offline和online范式下的视频实例分割（VideoInstanceSegmentation,VIS）任务上取得了目前最高的性能，并在CVPR2022

TechBeat人工智能社区·2023-01-16 06:13

ECCV 2022 Oral | 满分论文！视频实例分割新SOTA：SeqFormer & IDOL

前言本文主要介绍最近两篇ECCV2022Oral的工作，分别在offline和online范式下的视频实例分割（VideoInstanceSegmentation,VIS）任务上取得了目前最高的性能，并在CVPR2022

数学是算法的灵魂·2023-01-16 06:43

RfD-Net：基于语义实例重构的点云场景理解（CVPR2021）

论文标题：RfD-Net:PointSceneUnderstandingbySemanticInstanceReconstruction论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.14744项目地址：https://github.com/yinyunie/RfDNet摘要从点云中理解语义场景具有一定发挑战性，因为这些点仅反映了稀疏的底层三维几何体。以前的工作经常将点云转换为规则

Tom Hardy·2023-01-16 04:19

CVPR 2022 | 清华大学提出首个细粒度动作质量评估数据集—FineDiving

PaperWeekly·2023-01-16 04:46

【论文阅读】【CVPR 2020】PointASNL ：Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks

文章目录1.四个问题2.论文介绍3.参考资料4.收获1.四个问题解决什么问题针对fps采样对噪声敏感的问题，提出自适应采样方法，看起来其实就是一个局部特征丰富模块受non-local的启发，使用全局范围内的上下文信息，对采样点的特征进行增强用了什么方法解决见上效果如何ModelNet10and40还存在什么问题？2.论文介绍2个模块：a+b，其中b包含了local+non-local消融实验3.参

I"ll carry you·2023-01-15 14:27

2020-FPConv阅读笔记

FPConv:LearningLocalFlatteningforPointConvolutioncvpr2020将已有的点云学习方式分为Volumetric-stylepointconvolutionGraph-stylepointconvolutionSurface-stylepointconvolution

suyunzzz·2023-01-15 14:26

论文阅读笔记(16)---2022 CVPR Geometric Transformer for Fast and Robust Point Cloud Registration

参考链接参考链接研究背景求解点云配准的主要方法可以分为基于correspondence和直接求解的。correspondence分为keypoint-based和detection-free两类。而直接求解的可以分为ICP的思路（soft-correspondence和可微分的SVD）,以及直接回归一个transformation。直接求解的方法在大数据场景集上效果不好。关键贡献本文认为点云配准中

打着灯笼摸黑·2023-01-15 14:55

今日新出 CV 论文汇总（含医学图像、目标检测、唇语识别、SLAM等）

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术最近，52CV分享了多篇CVPR2019的论文，有位群友问难道除了CVPR就没有值得读的论文了吗？当然不是，其实很多优秀的工作并不一定出自CVPR。

我爱计算机视觉·2023-01-15 14:48

PointNet论文网络结构解读与代码实现

PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentat我的语雀原文地址[作者CVPR演讲][作者演讲ppt][arXiv论文][GitHub

易冷cheng·2023-01-15 12:05

PointNet和PointNet++论文解读

一、PointNet论文题目：PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation(CVPR2017)源码下载：https

今天也要debug·2023-01-15 12:34

23个CVPR 2020收录的新数据集，都在这里了！

编辑：AmusiDate：2020-06-20来源：CVer微信公众号链接：23个CVPR2020收录的新数据集，都在这里了！

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-15 11:01

解决⾃动驾驶中计算机视觉的⽬标检测问题

学姐最近读了《Objectdetectionwithlocation-awaredeformableconvolutionandbackwardattentionfiltering》，这是⼀篇2019年刊登在CVPR

深度之眼·2023-01-15 10:28

论文阅读笔记（1）：Deep Animation Video Interpolation in the Wild——野外深度动画视频插值（2021CVPR）

论文名称：DeepAnimationVideoInterpolationintheWild会议：2021CVPR会议基于深度网络动漫视频插帧摘要一、简介二、相关工作三、ADK-12K数据集3.1数据集构建

长夜营灯·2023-01-15 08:35

pcl把3dmesh 映射成2维_Pixel2Mesh：从单帧RGB图像生成三维网格模型

ECCV(EuropeanConferenceonComputerVision，计算机视觉欧洲大会)将于9月8日-14日在德国慕尼黑举办，该会议与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术

weixin_39603117·2023-01-15 08:36

论文笔记(图像篡改检测_CVPR2018)（一）——Learning Rich Features for Image Manipulation Detection

论文链接:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/CameraReady/2813.pdf论文主要提出了一种双流的FasterR-CNN网络，给定manipulatedimage

不爱吃炒饭的炒饭·2023-01-15 07:07

复旦提出ObjectFormer，收录CVPR 2022！图像篡改检测新工作！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达PartI.文章简介本文中，复旦大学以人为本人工智能研究中心提出了ObjectFormer，借助视觉Transformer的优势建模物体层面的视觉不一致信息，从而为图像篡改检测提供了崭新的思路。该方法在常用的图像篡改数据集上取得了SOTA的效果。ObjectFormerforImageManipulationDetectionan

Amusi（CVer）·2023-01-15 07:36

单GPU每秒76帧，重叠对象也能完美分割，多模态Transformer用于视频分割效果惊艳...

来源丨机器之心视频分割效果优于所有现有方法，这篇入选CVPR2022的论文是用Transformer解决CV任务的又一典范。

Tom Hardy·2023-01-15 07:35

语义分割CVPR2019-ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation

ADVENT:AdversarialEntropyMinimizationforDomainAdaptationinSemanticSegmentation基于对抗熵最小化的语义分割领域适应方法0.摘要1.概述2.相关工作3.方法3.1.直接熵最小化3.2.利用对抗学习最小化熵3.3.联合使用类别占比率的先验知识4.实验4.1.实验细节4.2.结果4.3.讨论5.结论参考文献论文地址代码下载0.摘

HheeFish·2023-01-14 23:56

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