CVPR 第46页

vm-1215·2022-12-18 18:44

CVPR 2022 | HorNet：递归门控卷积的高效高阶空间相互作用

论文:https://arxiv.org/abs/2207.14284源码:https://github.com/raoyongming/HorNet本文提出了递归门控卷积gnConvg_{n}ConvgnConv，gnConvg_{n}ConvgnConv通过门控卷积和递归设计执行高效的、可扩展的、平移等效的高阶空间相互作用。在此基础上，作者构建了一个新的通用视觉骨架网络HorNet，并且使用大

Marlowee·2022-12-18 16:49

点云 3D 目标检测 - VoxelNet（CVPR 2018）

点云3D目标检测-VoxelNet（CVPR2018）摘要1.引言1.1相关工作1.2贡献2.VoxelNet2.1VoxelNet架构2.1.1特征学习网络2.1.2卷积中层2.1.3区域提案网络2.2

77wpa·2022-12-18 16:15

深度识别：论文阅读_2S-AGCN CVPR2019（基于骨架的动作识别的两流自适应图卷积网络）

这里写目录标题资料过去问题主要贡献自适应图卷积层自适应图卷积块自适应图卷积网络双流网络资料论文：论文源码：代码过去问题图的拓扑是手动设置的，并且固定在所有图层和输入样本上骨骼数据的二阶信息（骨骼的长度和方向）对于动作识别自然是更有益和更具区分性的，在现有方法中很少进行研究。ST-GCN图形构建过程中三个缺点：1.使用的骨架图是启发式预定义的，仅表示人体物理结构，对动作识别不是最佳。例如读书和拍手，

sky_柘·2022-12-18 14:45

(DKD) Decoupled Knowledge Distillation

发布平台：2022CVPR论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.08679代码链接：https://github.com/megviiresearch/mdistiller创新点揭示了经典

Boss-Zhang·2022-12-18 14:14

(DR-KD)Regularizing Class-wise Predictions via Self-knowledge Distillation

发布平台：2020CVPR论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9157224代码链接：https://github.com/alinlab/cs-kd创新点提出一种新的正则化方法来惩罚相似样本之间的预测分布

Boss-Zhang·2022-12-18 14:43

CVPR 2022｜重新审视3D目标姿态估计模板，更鲁棒&泛化性更强！

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【姿态估计】技术交流群后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！1摘要1.本文解决什么任务：在RGB图像中，识别新物体并估计它的3Dpose，同时能够处理遮挡的情况。2.本文采用的方法：我们的方法只需要新物体的CAD模型，既不需要对这些新对象进行训练，也不需要描述它们的真实图像。根据

自动驾驶之心·2022-12-18 14:37

PointRCNN网络结构及原理

PointRCNN简介CVPR2019，Kitti三维目标检测测试当年第一Motivation:PointRCNN两个阶段第一个阶段先生成3dboundingboxproposals第二个阶段：对3dbox

竹之雅·2022-12-18 13:02

PointRCNN

PointRCNN:3DObjectProposalGenerationandDetectionfromPointCloudCVPR2019Abstract在本文中，我们提出了PointRCNN用于从原始点云进行

erzayi·2022-12-18 13:31

阅读：Learning Deep Features for Discriminative Localization

作者：BoleiZhou,AdityaKhosla,AgataLapedriza,AudeOliva,AntonioTorralba来源：CVPR2015摘要本文重新审视了《Networkinnetwork

zhang_moi·2022-12-18 13:07

Learning Deep Features for Discriminative Localization -CAM方法帮助若监督学习研究实现物体定位论文阅读笔记

作者：18届会长cyl时期：2020-9-11论文《LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization》期刊：2016CVPR一、简单介绍：是2016年CVPR

中南大学苹果实验室·2022-12-18 12:03

Learning Deep Features for Discriminative Localization

LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalizationCVPR2016在这项工作中，我们重新审视了[13]中提出的全局平均池化层，并阐明了它如何明确地使卷积神经网络具有显着的定位能力

丽宝儿·2022-12-18 12:33

CVPR2022 | 中科大&华为提出用于非对称图像检索的上下文相似性蒸馏

【写在前面】非对称图像检索，典型的查询端使用小模型，数据库服务器使用大模型，是资源受限场景的有效解决方案。然而，现有方法要么无法实现特征一致性，要么做出强假设，例如，需要来自大型模型的标记数据集或分类器等，这限制了它们的实际应用。为此，作者提出了一个灵活的上下文相似性蒸馏框架来增强小型查询模型并保持其输出特征与大型图库模型的输出特征兼容，这对于非对称检索至关重要。在本文的方法中，作者学习了具有新的

FightingCV·2022-12-18 12:31

CAM：Learning Deep Features for Discriminative Localization论文翻译笔记（2016-CVPR）

2016-CVPR-CAM论文笔记CAM原文：LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization摘要这项工作中，作者重新审视了之前提出的全局平均池化层（globalaveragepooling

灼灼其华R·2022-12-18 11:22

基于三维点云场景的语义及实例分割：RandLA-Net和3D-BoNet

两位作者都是来自牛津大学的博士生，RandLA-Net和3D-BoNet分别发表在CVPR20和NeurIPS19上，两份工作都具有非常大的贡献。

深蓝学院·2022-12-18 08:54

21年 46篇神经架构搜索(NAS) ICCV CVPR Survey 笔记 (21-46持续更新)

目录21.AutoSpace:NeuralArchitectureSearchwithLessHumanInterference(ICCV)22.CM-NAS:Cross-ModalityNeuralArchitectureSearchforVisible-InfraredPersonRe-Identifification23.Joint-DetNAS:UpgradeYourDetectorwit

miss_the_boat·2022-12-18 08:19

【论文阅读】GA-RPN：Region Proposal by Guided Anchoring

JiaqiWang\KaiChen\ShuoYang\ChenChangeLoy\DahuaLin论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.03278.pdf代码：目前未公开发表年份：CVPR20191

lazerliu·2022-12-18 07:15

CVPR2021目标跟踪汇总(一)

CVPR2021目标跟踪汇总(一)【1】LearningtoFilter:SiameseRelationNetworkforRobustTracking论文地址：https://arxiv.org/abs

SmallUnderstand·2022-12-18 01:10

目标跟踪 ATOM（ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization）

AccurateTrackingbyOverlapMaximization》文章地址：https://arxiv.org/pdf/1811.07628.pdfgithub地址：https://github.com/visionml/pytrackingCVPR2019

Yemiekai·2022-12-18 00:34

【论文精读】Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency

语义分割论文CVPR2021基于双任务一致性的半监督医学图像分割代码：GitHub-HiLab-git/DTC:Semi-supervisedMedicalImageSegmentationthroughDual-taskConsistency

LANG_C_·2022-12-17 22:10

【CVPR2020】Semi-Supervised Semantic Image Segmentation with Self-correcting Networks

Abstract摘要Introduction介绍Method方法AncillarySegmentationModel辅助分割模型Self-correctionmodule自校正模块Noself-correctionmodule无自校正模块Linearself-correctionmodule线性自校正模块Convolutionalself-correctionmodule卷积自校正模块Experi

PRIS-SCMonkey·2022-12-17 22:09

摘要*7（）

BoostingMedicalImageSemi-supervisedLearningwithAdaptivePseudoLabelingandInformativeActiveAnnotation（CVPR2022

momoka9·2022-12-17 22:05

[论文阅读] BoostMIS: Boosting Medical Image Semi-supervised Learning with Adaptive Pseudo Labeling

[论文地址][代码][CVPR22]部分描述可能不准确，详见本文评论区Abstract在本文中，我们提出了一个名为BoostMIS的新型半监督学习(SSL)框架，它结合了自适应伪标签和信息性主动注释，以释放医学图像

xiongxyowo·2022-12-17 22:04

FCN：使用端到端CNN进行语义分割的开山之作

今天和大家分享一篇发表在CVPR2015上的文章：代码地址：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.orgFCN可以说是使用CNN进行语义分割的一篇里程碑式的文章

CV365·2022-12-17 21:13

图像分割：FCN网络讲解

1.介绍FCN网络论文：FullyConvolutionNetworksforSemanticSegmentation,是2015年发表在CVPR上的一篇文章。

@BangBang·2022-12-17 21:38

【CVPR 2021】解决目标检测长尾分布：Adaptive Class Suppression Loss for Long-Tail Object Detection

AdaptiveClassSuppressionLossforLong-TailObjectDetection论文简介：具体实现：基于类群的方法的局限性ACSL的实现相比以前的方法的优势实验结果：论文简介：为了解决目标检测任务的长尾分布问题，现有的方法通常将整个类别划分为几个组，并使用不同的策略来处理每一组。这些方法带来了以下两个问题：一个是具有相似大小的相邻类别之间的训练不一致性，另一个是学习模

BIT可达鸭·2022-12-17 20:40

计算机视觉三大顶级会议ICCV,CVPR,ECCV网址

~ley/db/conf/iccv/index.htmlECCV网址如下:http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/eccv/index.htmlCVPR

xiaoqiaoliushuiCC·2022-12-17 19:21

计算机视觉三大顶会论文入口列表

CVPR2022CVPR2021CVPR2020CVPR2019CVPR2018ECCV2022ICCV2021ECCV2020ICCV2019AAAI2022

Timer-419·2022-12-17 19:59

Deep Image Prior (Paper reading)

DeepImagePrior(Paperreading)DmitryUlyanov,SkolkovoInstituteofScienceandTechnology,Russia,CVPR2018,Cited

努力学图像处理的小菜·2022-12-17 17:08

CVPR 2021 论文大盘点-人脸识别篇

关注公众号，发现CV技术之美本文总结CVPR2021人脸识别相关论文，包含极端姿态人脸识别、新数据集、跨年龄人脸识别等。共计15篇。

OpenCV中文网公众号·2022-12-17 16:02

人脸识别(Face Recognition)简要综述

FaceRecognitionwithLocalBinaryPatterns(【ECCV2004】)LBP的featuremap计算方法:除此以外LBP算子还有改进版本:LBP的特点从LBP的得到的“图片”到“向量”数据集一些较新的文章FaceNet(【CVPR2015

此方家的空腹·2022-12-17 16:30

论文阅读【CVPR-2022】3D Common Corruptions and Data Augmentation

3DCommonCorruptionsandDataAugmentation3维通用Corruptions和数据扩增studyai.com搜索论文:3DCommonCorruptionsandDataAugmentation摘要(Abstract)Weintroduceasetofimagetransformationsthatcanbeusedas‘corruptions’toevaluatet

北岭狼人·2022-12-17 15:03

2020 CVPR之image matting：Background Matting：The World is Your Green Screen

BackgroundMatting：TheWorldisYourGreenScreen当前的问题及概述：现有的方法都需要背景和trimap信息进行estimatematte在本文中，我们需要原图及背景的附加照片，虽然准备阶段复杂，但节省了大量创造trimap的时间以及提升了最终的效果。具体见图1：模型及loss：输入为原图I和背景图B’,通过生成的softsegmentationS和motionp

用GAN得有GPU·2022-12-17 15:01

matting系列论文笔记（三）：Boosting Semantic Human Matting with Coarse Annotations

matting系列论文笔记（三）：BoostingSemanticHumanMattingwithCoarseAnnotations论文链接:CVPR2020BoostingSemanticHumanMattingwithCoarseAnnotations

烤粽子·2022-12-17 14:57

【CVPR2022】Boosting Robustness of Image Matting with Context Assembling and Strong Data Augmentation

BoostingRobustnessofImageMattingwithContextAssemblingandStrongDataAugmentation中文题目利用上下文组合和强数据增强的增强鲁棒图像抠图paper：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022

Thinkobj·2022-12-17 14:25

厦大计算机视觉专业,喜讯：信息学院多篇论文被计算机视觉和模式识别领域国际顶级会议CVPR2020录用...

近日，信息学院多篇论文被计算机视觉和模式识别领域国际顶级会议CVPR2020录用。

扇贝编程·2022-12-17 11:19

AvatarMe: Realistically Renderable 3D Facial Reconstruction “in-the-wild”

概述本文发表于CVPR2020，从野生图像中，缺乏相关的方法能够生成高分辨率、真实感的三维人脸，主要原因是：缺乏可用的训练数据即使有高分辨率数据，也缺乏具有鲁棒性的方法本文提出的AvatarMe方法，是第一种能够基于单张的野生的图像

理想很丰满，现实很骨感·2022-12-17 09:17

体素CVPR2019（二）DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation

《DeepSDF:LearningContinuousSignedDistanceFunctionsforShapeRepresentation》论文解读Abstract1.ModelingSDFswithNeuralNetworks2.LearningtheLatentSpaceofShapes原文：DeepSDF:LearningContinuousSignedDistanceFunction

Raywit·2022-12-17 09:46

【计算机视觉】Class Activation Mapping（CAM、GradCAM）特征定位、激活图

CAM的缺陷CAM的应用Grad-CAM两者区别输出加softmax的影响核心代码论文来源《LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization》(2016CVPR

学渣渣渣渣渣·2022-12-17 09:34

CAM(Class Activation Mapping)

CAM出自于论文LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization（CVPR2016）以热力图的形式展示，模型通过哪些像素点得知图片属于某个类别。

CrazyBlog·2022-12-17 09:03

浅谈Class Activation Mapping（CAM）

10400954.html第一次接触ClassActivationMapping这个概念是在论文《LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization》(2016CVPR

qq_20714197·2022-12-17 09:32

Class Activation Mapping (CAM)

最后代码ZhouB.,KhoslaA.,LapedrizaA.,OlivaA.andTorralbaA.LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization.CVPR

MTandHJ·2022-12-17 09:01

Class Activation Mapping（CAM）

算法原理出自论文:LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization（CVPR2016）。

Vector Jason·2022-12-17 08:29

【图像超分辨】FSRCNN

该文章发表在CVPR2016上的文章，声称能在CPU上进行实时处理视频超分辨率。FSRCNN改进之处并不是将三次插值后的图像当做输入，而是直接将LR图像丢入到网络中，最后选用deconv进行

而与你及·2022-12-17 08:44

学习list：GAN、SRGAN入门基础知识

91b35a8108d22、公式推导比较详细https://www.cnblogs.com/bonelee/p/9166084.html二、SRGAN比较有意思，相关论文还没有看，正在学基础知识，后期补学一下cvpr

KatherinePavlovna·2022-12-17 07:52

BatchFormer：有效提升数据稀缺场景的模型泛化能力｜CVPR2022

文|侯志@知乎（已授权）源|极市平台摘要当前的深度神经网络尽管已经取得了巨大的成功，但仍然面临着来自于数据稀缺的各种挑战，比如数据不平衡，零样本分布，域适应等等。当前已经有各种方法通过样本之间的关系去针对这些问题。然而这些方法并没有去挖掘内在的网络结构来使网络模型建模关系。受这些启发，我们提出了一个使网络能够从训练批次(min-batch)中学习样本关系的简单有效并且即插即用Transformer

夕小瑶·2022-12-17 06:49

一文看尽 6篇 CVPR2021 伪装目标检测、旋转目标检测论文

参考一文看尽6篇CVPR2021伪装目标检测、旋转目标检测论文-云+社区-腾讯云本文对CVPR2021检测大类中的“伪装目标检测”、“旋转目标检测”领域的论文进行了盘点，将会依次阐述每篇论文的方法思路和亮点

Wanderer001·2022-12-17 06:43

2020CVPR对抗样本相关论文整理（无开源代码）

目录攻击防御攻击1.PolishingDecision-BasedAdversarialNoiseWithaCustomizedSampling.《通过自定义采样产生基于决策的对抗性噪声》作为有效的黑盒对抗攻击，基于决策的方法通过查询目标模型来消除对抗噪声。其中，边界攻击由于其强大的噪声压缩能力而被广泛应用，尤其是与基于传输的方法结合使用时。边界攻击将噪声压缩分为几个独立的采样过程，并以恒定的采样

学-evday·2022-12-17 06:26

伪装目标检测(Camouflage Object Detection)部分经典论文汇总

本文不保证时效性覆盖性CVPR[link][code][ZoomNet][22]ZoominandOut:AMixed-ScaleTripletNetworkforCamouflagedObjectDetection

xiongxyowo·2022-12-17 05:14

深度学习之目标检测YOLO读后感（理论篇）

写一篇博客记录一下读后感，供自己回忆，供有需要的人参考~1、YOLO（目标检测One-Stage中的“典型”）一、概述：YOLO（youonlylookonce）是JosephRedmon等人在2016年CVPR

QianZ423·2022-12-17 01:57

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