CVPR

CVPR 2020 oral：亮风台提出完全可训练的图匹配方法

6月14日-19日，CVPR2020在线上举行，据了解，本届大会共收到6656篇投稿，接收论文1470篇，录用率约22%，低于ICCV2019论文录用率（25%），为十年以来最低录用率。
我爱计算机视觉·2022-12-09 07:12

（一）【Deep video】视频理解论文串讲（上）【论文精读】笔记

video/BV1fL4y157yA/0前言视频里将视频理解分四大方向：1，hand-crafted-->cnn2，two-stream3，3Dcnn4，videotransformer1DeepVideocvpr14
CV-杨帆·2022-12-09 07:07

(二)Cityscapes数据集简介

.简介DaimlerAG现在称为Mercedes-Benz研发中心和达姆施塔特工业大学（德语：TechnischeUniversitätDarmstadt）研究人员开放的数据集，论文发表在2016年的CVPR
恒友成·2022-12-09 05:29

Deep Learning with Torch

Reference:https://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/Deep%20Learning%20with%20Torch.ipynbDeepLearningwithTorch
DreaMaker丶·2022-12-09 02:52

few-shot segmentation 2022年数据

一、fss整合数据，在Pascal-5i上的结果MSANet（CVPR22）DCAMA（ECCV22）(pascal+coco)DGPNet(ICCV22)(pascal+coco)IPMT（NeurlPS22
师大云帆·2022-12-09 02:20

深度学习few shot模型创新点总结

1、ASGNet（CVPR21）使用聚类和分配的思想，Cluster模块将supportprototypes聚合成一个质心，再通过Allocate模块将质心分散，与queryprototypes进行原型对比
师大云帆·2022-12-09 02:10

论文阅读：Augmentation for small object detection(小目标检测的增强)-CVPR2019

论文题目：Augmentationforsmallobjectdetection文章目录论文题目：Augmentationforsmallobjectdetection1.介绍1.1背景1.2小目标检测困难的原因2.方法2.1Oversampling2.2Copy-Pasting3.实验结果3.1Oversampling3.2Copy-Pasted3.3Copy-PastedStrategies论
欢天喜地小姐姐·2022-12-09 02:07

【论文笔记】：Augmentation for small object detection

&Title:AugmentationforsmallobjectdetectionCVPR2019&Summary作者分析MSCOCO数据集，以及MaskRCNN在这个数据集上的目标识别、分割性能表现
Activewaste·2022-12-09 02:06

[CVPR-21] Scale-aware Automatic Augmentation for Object Detection

Scale-awareAutomaticAugmentationforObjectDetectioncode:GitHub-dvlab-research/SA-AutoAug:Scale-awareAutomaticAugmentationforObjectDetection(CVPR2021
zzl_1998·2022-12-09 02:36

CVPR 2020｜图网络引导的实时语义分割网络搜索 (GAS)

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货作者：Peiwen知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/125488361本文已由作者授权转载，未经允许，不得二次转载。论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.06793之后代码将会开源：https://github.com/L-Lighter/LightNet作者：林培文*，孙
AI算法修炼营·2022-12-08 21:19

CVPR | Facebook提出FP-NAS：搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G来自FacebookAI的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达60%，加速搜索快1.8倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达1.2倍。该算法搜索性能优于BigNAS、EfficientNet和FBNetV2等算法。长按扫描二维码关注我们本篇
计算机视觉研究院·2022-12-08 21:12

CVPR 2021 | Facebook提出FP-NAS：搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G来自FacebookAI的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达60%，加速搜索快1.8倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达1.2倍。该算法搜索性能优于BigNAS、EfficientNet和FBNetV2等算法。长按扫描二维码关注我们本篇
计算机视觉研究院·2022-12-08 21:41

CVPR2021 | Facebook提出FP-NAS：搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G来自FacebookAI的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达60%，加速搜索快1.8倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达1.2倍。该算法搜索性能优于BigNAS、EfficientNet和FBNetV2等算法。长按扫描二维码关注我们本篇
计算机视觉研究院·2022-12-08 21:41

CVPR2021性能提升：Facebook提出FP-NAS——搜索速度更快、分类精度更高、性能更好...

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G来自FacebookAI的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达60%，加速搜索快1.8倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达1.2倍。该算法搜索性能优于BigNAS、EfficientNet和FBNetV2等算法。长按扫描二维码关注我们本篇
计算机视觉研究院·2022-12-08 21:41

CVPR 2021 | Involution：超越卷积和自注意力的神经网络新算子

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：李铎|本文系作者投稿https://zhuanlan.zhihu.com/p/358183591本文是对我们CVPR2021
Amusi（CVer）·2022-12-08 21:40

计算机视觉方向好中的期刊有哪些？

计算机视觉和模式识别领域的代表就是四大顶会了：ICCV、ECCV、CVPR、NIPS，还有就是难度最高的PAMI了，这些都让人望而生畏。那么除了这些耳熟能详的期刊和会议之外，还有哪些该领域的期刊呢？
六维论文推荐·2022-12-08 20:01

计算机视觉的一些SCI期刊

计算机视觉和模式识别领域的代表就是四大顶会了：ICCV、ECCV、CVPR、NIPS，还有就是难度最高的PAMI了，这些都让人望而生畏。那么除了这些耳熟能详的期刊和会议之外，还有哪些该领域的期刊呢？
科学助手·2022-12-08 20:31

python识别人脸的年龄和性别_「年龄识别」人脸属性分析--性别、年龄和表情识别 - seo实验室...

年龄识别人脸属性指的是根据给定的人脸判断其性别、年龄和表情等，当前在github上开源了一些相关的工作，大部分都是基于tensorflow的，还有一部分是keras，CVPR2015曾有一篇是用caffe
weixin_39702480·2022-12-08 20:31

论文阅读：DRD-Net: Detail-recovery Image Deraining via Context Aggregation Networks

2020CVPR：DRD-Net这篇文章是2020年CVPR的一篇文章，主要是提出了一种基于两个结构相似的子网络分别用于去雨和恢复细节的DRD-Net。代码：Comingsoon！
行走的歌·2022-12-08 20:30

CVPR2022论文分享会--复盘

小白一枚，这一天听下来最感兴趣的一篇paper，后续等小编看完这个paper在更新详细讲解《大卷积核神经网络设计》---微软亚洲研究院（张祥雨）1.作者根据对ViT的思考以及大卷积核的引出RACV2021观点集锦|视觉transformer从主干encoder到任务decoder:现状与趋势总结大卷积核的优势：更高效的提高了感受野；下游性能持续增大(尤其是在检测分割上，语义分割性能提高了很多)？为
小蔡是小菜·2022-12-08 20:29

CVPR2022会议论文，关于transformer的文献阅读笔记

Transformer文章阅读笔记VisionTransformerWithDeformableAttention.CVPR，2022.作者：ZhuofanXia,XuranPan,ShijiSong,
mathematican·2022-12-08 20:58

人脸属性分析--性别、年龄和表情识别,及其相关的数据集合

日23:23:19迷若烟雨阅读数：1709人脸属性指的是根据给定的人脸判断其性别、年龄和表情等，当前在github上开源了一些相关的工作，大部分都是基于tensorflow的，还有一部分是keras，CVPR2015
贝猫说python·2022-12-08 20:57

双边网格学习一：2021cvpr《Ultra-High-Definition Image Dehazing via Multi-Guided Bilateral Learning》

目录背景方法总结背景众所周知，目前深度学习去雾方法速度方面一直是个痛点，难以达到效果和速度兼容。基于此，本论文设计了快速的去雾网络，网络基于双边网格，能够通过提取一种双边网格的数据结构对原始输入图像进行变换和增强，不仅能够恢复出不错的效果，而且在速度上具有一定的优势。上面是该去雾网络的主要架构图，核心采用双边网格，双边网格能够关注色彩突变的物体边界，并能够很好的关注于高频信息。可以看到非常地简洁，
Alocus_·2022-12-08 20:24

【CVPR2022】MatteFormer: Transformer-Based Image Matting via Prior-Tokens

MatteFormer:Transformer-BasedImageMattingviaPrior-Tokens中文题目:借助先验Token的基于Transformer的图像抠图paper：https://arxiv.org/pdf/2203.15662v1.pdfcode：https://github.com/webtoon/matteformer摘要本文提出了一个基于Transformer的图
Thinkobj·2022-12-08 20:53

车道线算法合集——各个车道线论文代码地址、算法总结、优劣分析

车道线算法合集一、SCNN1.1核心算法1.2总结二、LaneNet2.1核心算法2.2总结三、End2endbyLeastSquaresFitting（CVPR2019）3.1核心算法3.2总结四、PINet
我宿孤栈·2022-12-08 19:39

小白跑deep snake（巨详细）

**小白跑deepsnake项目碰到的坑**照着网上这篇博客：CVPR2020分割算法DeepSnake的配置跑程序中间碰到了大大小小的坑，在各种百度中最后还是运行出来了。
苏坡Maη·2022-12-08 17:59

【论文笔记】RRU-Net: The Ringed Residual U-Net for Image Splicing Forgery Detection

发布于CVPRW2019原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9054068/源码：https://github.com/yelusaleng/RRU-Net
Deep_Lnna·2022-12-08 15:42

【论文笔记】Learning Rich Features for Image Manipulation Detection（CVPR2018）

CVPR2018:LearningRichFeaturesforImageManipulationDetection原文链接：http://arxiv.org/abs/1805.04953一作开源源码：
Deep_Lnna·2022-12-08 15:12

【论文阅读】Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image

论文发表于CVPR2018，主要解决去除雨点（raindrop）的问题。这个问题不好解决的一大原因是，没有关于图像中被雨点污染的区域所在位置的信息。
GillianZhu·2022-12-08 15:39

论文阅读：Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image

2018CVPR：AttentiveGAN本篇文章是2018年一篇CVPR，主要是针对雨滴Raindrop的去除提出了一种方法，在GAN网络中引入注意力机制，将生成的注意力图和原始有雨图像一起输入，完成去雨
行走的歌·2022-12-08 15:08

【论文笔记】DOA-GAN: Dual-Order Attentive Generative Adversarial Network for Image Copy-move Forgery Detec

DOA-GAN:Dual-OrderAttentiveGenerativeAdversarialNetworkforImageCopy-moveForgeryDetectionandLocalization发布于CVPR2020
Deep_Lnna·2022-12-08 15:57

论文一---Deep White-Balance Editing, CVPR 2020 (Oral)_学习记录（论文解读）

论文一—DeepWhite-BalanceEditing,CVPR2020(Oral)_学习记录（论文解读）0、论文下载：论文下载，源码下载：源码下载U-NET网络介绍U-Net网络介绍1、论文阅读理解
骑着拖拉机去旅行·2022-12-08 15:13

ConvNext模型复现--CVPR2022

ConvNext模型复现--CVPR20221、Abstract2、ConvNet现代化：路线图3、模型设计方案3.1MacroDesign(宏观设计)3.2ResNext-ify3.3InvertedBottleneck3.4Largekernel3.5MicroDesign
别团等shy哥发育·2022-12-08 15:40

盲超分论文解读：Deep Constrained Least Squares for Blind Image Super-Resolution, CVPR 2022

ArXiv地址：DeepConstrainedLeastSquaresforBlindImageSuper-Resolution代码和训练好的模型已经放出：https://github.com/megvii-research/DCLS-SR一个经典的图像降质过程如下，其中y表示LR图像，x表示HR图像，k_h表示模糊核，\downarrow_s表示下采样操作，n表示噪声。这里我们用k_h来表示模糊
qq_20448873·2022-12-08 14:25

【图像盲超】Learning the Degradation Distribution for Blind Image Super-Resolution（CVPR2022）学习盲图像超分辨率的退化分布

DAN的原作者，中科院自动化所的团队。文章中心思想：通过建模一个随机退化模型，让HR随机退化到LR图像。LR图像与测试的real图像做GAN来区分是否是一个域的分布（对抗损失），如果不是，则返回重新生成LR图像，如果是，则进入SRmodel去生成SR图像（L1损失）。一句话：通过学习怎么生成真实图像的分布，合成大量的符合真实图像分布的训练样本。从而在测试真实图像时能够有很好的效果。摘要合成高分辨率
lct不吃香菜·2022-12-08 14:55

CVPR2022去噪+超分

这里写自定义目录标题CVPR2022去噪+超分去噪图像复原/去噪/增强CVPR2022去噪+超分去噪DeepConstrainedLeastSquaresforBlindImageSuper-Resolution
Java_yubaobao·2022-12-08 14:21

Involution:新神经网络算子（CVPR2021 论文速读）

2103.06255github代码链接：https://github.com/d-li14/involution一、介绍Involution这个全新的神经网络概念是由CV大神李铎和胡杰等人于2021年CVPR
Neo很努力·2022-12-08 13:46

小白科研笔记：点云目标检测相关文献速读-Part B

1.3DSSD首先分析CVPR2020的3D目标检测文章“3DSSD:Point-based3DSingleStageObjectDetector”。
Niuip·2022-12-08 13:44

小白科研笔记：点云目标检测相关文献速读-Part C

2.AttentionalShapeContextNet首先看一篇CVPR2018的文章“AttentionalShapeContextNetforPointCloudRecognition”。
Niuip·2022-12-08 13:44

【论文笔记3_超分辨】（DRN）Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution

Abstract1Introduction2RelatedWork2.1Supervised2.2Unsupervised2.3Duallearning3ProposedMethod==3.1PairedData==3.2UnpairedData4DRN网络结构5Experiment【其他超分辨方向论文】文章链接：（CVPR2020
HaoTianYan·2022-12-08 12:57

【超分辨率】Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution

前言这是一篇CVPR2020年的文章，创新点主要在于不仅让网络学习LR->HR的映射，还学习HR->LR来减小映射空间，解决不适定的问题。
几维wk·2022-12-08 12:57

【CVPR2021】Unsupervised Degradation Representation Learning for Blind Super-Resolution

1、论文来源2021CVPR，一作是国防科技大学在读博士生王龙光论文下载链接开源：值得学习原作王博士讲解视频：单目双目图像超
月满星沉·2022-12-08 12:25

【类增量学习】CVPR 2021：Class-Incremental Learning with Generative Classifiers

【类增量学习】CVPR2021：Class-IncrementalLearningwithGenerativeClassifiers论文地址：代码地址：论文摘要：论文介绍：问题定义：Task-basedclass-incrementallearning
BIT可达鸭·2022-12-08 12:12

FSCIL论文详解 Few-Shot Class-Incremental Learning， CVPR2020

CVPR2020论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10956.pdfCVPR2020本篇，FSCIL，西交大提出的。将NG网络运用到增量学习之中。
祥瑞Coding·2022-12-08 12:41

[论文阅读] Large Scale Incremental Learning

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Wu_Large_Scale_Incremental_Learning_CVPR_2019
xiongxyowo·2022-12-08 12:11

CVPR-2021- Graph Attention Tracking 阅读笔记

目录一、动机二、主要贡献三、主要内容图注意信息的嵌入目标感知的图形注意力跟踪四、实验结果论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers
菜菜子hoho·2022-12-08 11:28

YOLOX 网络讲解

YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021论文对应源码地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLOX是旷世科技在2021年发表在CVPR
@BangBang·2022-12-08 10:43

Superpixel_Segmentation_With_Fully_Convolutional_Networks ---CVPR_2020_paper（翻译）

目录基于全卷积网络的超像素分割abstract1、introduction2.RelatedWorkSuperpixelsegmentation.Theuseofsuperpixelsindeepneuralnetworks.Stereomatching.3.SuperpixelSegmentationMethod3.1.LearningSuperpixelsonaRegularGrid3.2.N
思妙想多多财-杰·2022-12-08 10:44

【Review】用于SLAM的地点识别(Place Recognition)

目录1.PointCloud（Lidar）2021ICRAICCVIROSCVPROthers20202019ICCV2018IROS2.Researchers3.Visual2021IROSICCVCVPRICRA2020CVPRReference
Kair94·2022-12-08 09:35

CVPR 2020 SLAM挑战赛冠军方案

当前已有的数据集虽然极大推动了领域的发展，但与实际应用当中的场景丰富度与运动模式相比，它们依然存在较大提升空间。为此TartanAir数据集横空出世，作为对真实世界数据不足的补充，基于虚幻引擎强大拟真能力构建的TartanAir，包含大量风格迥异、环境变量多元的场景。另外，正是由于使用了虚拟环境，团队才能从各种视角、运动模式出发来收集数据样本，这在真实世界的数据收集中往往十分困难。「TartanA
晚餐男孩·2022-12-08 09:59
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