CVPR 第55页

[VOT13](2021CVPR)TrDiMP+TrSiam: Transformer Meets Tracker: Exploiting Temporal Context

先贴一下本文的核心框架图：Abstract发现问题：视频目标跟踪任务中，在连续帧之间存在着丰富的时域上下文关系，其在现存的跟踪器中常常被忽略。本文工作：本文通过transformer结构探索视频帧之间的时间上下文关系，以实现鲁棒的跟踪。不同于NLP领域中经典的transformer使用，本文将编解码器分为2个平行的分支并在Siamesepipeline中仔细地设计编解码器的具体结构。本文具体做法：

三晚不过弦一郎·2022-12-01 02:57

Cycle-Dehaze：用于单图像去雾的增强型 CycleGAN（2018_CVPR）

优点：1、通过非配对方式提供干净和朦胧的图像来训练网络2、一个端到端网络，不依赖于大气散射模型参数的估计方法：1、结合循环一致性和感知损失来增强CycleGAN公式2、由于图像去雾都是低分辨率模型，应用双三次缩减获得低分辨率输出，利用拉普拉斯金字塔将输出图像放大到原始分辨率循环感知一致性损失CycleGAN[37]架构引入了循环一致性损失，它为未配对的图像到图像转换任务计算原始图像和循环图像之间的

迁凉·2022-12-01 00:15

基于对比学习的压缩单图像去雾(Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing-cvpr2021)

概述在本文中，提出了一种新的基于对比学习的对比正则化(CR)方法，将模糊图像和清晰图像的信息分别作为负样本和正样本来利用。CR保证了恢复后的图像在表示空间中向清晰图像拉近，向远离模糊图像的方向推远。此外，考虑到性能和内存存储的权衡，本文开发了一个紧凑的基于类自动编码器(AE)框架的去雾网络。该算法采用自适应混合操作和动态特征增强模块，分别通过自适应保持信息流和扩展接收域来提高网络的转换能力。主要贡

啦啦啦啦啦啦.·2022-12-01 00:14

[人脸活体检测] 论文：Searching Central Difference Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing

CDCN：搜索一个中心差分卷积神经网络CDCN++：4实验5贡献6总结SearchingCentralDifferenceConvolutionalNetworksforFaceAnti-Spoofing在CVPR202

图像算法AI·2022-11-30 19:44

CVPR ECCV ICCV论文汇总

CVPR2022https://openaccess.thecvf.com/CVPR2022?day=all2021https://openaccess.thecvf.com/CVPR2021?

今天涨知识了吗·2022-11-30 19:37

CVPR2022 活体检测 Adaptive Transformers for Robust Few-shotCross-domain Face Anti-spoofing

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.12175.pdf域泛化(domaingeneralization)：旨在从多个源域数据集中学习一个模型，该模型能泛化到未知的数据集中。元学习(meta-learning)：在训练期间模仿域偏移(domainshift)，以获得一个表达能力强的特征空间。少样本学习(few-shotlearning)：旨在从每个类的几个样本中学习，使模

Cassiel_cx·2022-11-30 19:36

论文笔记-Searching Central Difference Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing

目前主要来源是CVPR2020的论文，我会找一些我比较感兴趣的论文来解读～今早已经下载了10多篇，就觉得这样还挺好的挺有趣的。

Lyndsey·2022-11-30 19:33

【CVPR 2022 多模态融合（有3D检测）】Multimodal Token Fusion for Vision Transformers

MultimodalTokenFusionforVisionTransformers论文简介：具体实现：Alignment-agnosticfusionAlignment-awarefusionMultimodalTokenFusionResidualPositionalAlignment实验结果：论文简介：许多方法已经应用到了Transformer以解决单模态视觉任务，其中自注意模块被堆叠来处理

BIT可达鸭·2022-11-30 19:22

CVPR 2021 UniT: Multimodal Multitask Learning with a Unifified Transformer

动机transformer在包括但不限于自然语言、图像、视频和音频在内的广泛领域都显示出巨大的成功。前人的研究表明，在大型语料库中训练的transformer在一系列的下游语言任务中学习了强大的表征。在视觉领域中，基于transformer的模型在图像分类、目标检测和全景分割方面取得了非常不错的结果。除了对单个模态建模外，transformer模型在视觉问答等联合视觉和语言推理任务中也表现出很强的

smile909·2022-11-30 19:18

活动报名丨ECCV 2022 最佳论文：Partial Distance Correlation 在深度学习中的应用

在NeurIPS，ICCV，CVPR，AAAI，ECCV等高水平会

智源社区·2022-11-30 17:49

Curve Modeling：车道线检测新工作（CVPR2022）

StrongerTang来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/496228909编辑丨计算机视觉工坊分享前段时间看的一篇车道线检测方向的新工作，也是中了最近公开结果的2022CVPR

Tom Hardy·2022-11-30 14:08

翻译：SMPL-X模型与SMPLify-X方法

论文翻译，详见原文：SMPL-X_CVPR2019.pdf666题目：ExpressiveBodyCapture:3DHands,Face,andBodyfromaSingleImageGeorgiosPavlakos

Eternally_陪伴·2022-11-30 12:35

【论文阅读 | cryoET】Gum-Net：快速准确的3D Subtomo图像对齐和平均的无监督几何匹配

UnsupervisedGeometricMatchingforFastandAccurate3DSubtomogramImageAlignmentandAveragingXiangruiZeng,MinXuCVPR2020

吃吃今天努力学习了吗·2022-11-30 12:50

目标检测: 一文读懂 CenterNet (CVPR 2019)

论文：ObjectsasPoints论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf论文代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet文章目录1为什么要提出CenterNet？2CenterNet网络框架3CenterNet实现细节3.1什么是关键点heatmap？3.2关键点损失如何计算？3.3为何要将目标中心点处理成高斯圆

大林兄·2022-11-30 09:45

[源码+pdf]Detailed human shape estimation from a single image by hierarchical meshdeformation

论文题目Detailedhumanshapeestimationfromasingleimagebyhierarchicalmeshdeformation论文链接CVPR2019论文链接：https:/

Vertira·2022-11-30 06:47

将cmd终端运行的程序，在pycharm中调试运行（demo.py test.py train.py）

将cmd终端运行的程序，在pycharm中调试运行：对象以CVPR2021中论文的开源代码为例论文题目为：TracktoDetectandSegment:AnOnlineMulti-ObjectTracker

不懂的味道·2022-11-30 05:28

CVPR 2021 目标检测论文大盘点（65篇论文）

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：Amusi|来源：CVer前言CVer正式盘点CVPR2021上各个方向的工作，本篇是热度依然很高的2D目标检测论文大盘点，之前已分享

Amusi（CVer）·2022-11-30 03:41

（科普快餐）语义分割经典论文--5：MobileNetV2

MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks(CVPR2018)论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.04381MobileNetv2

幼儿园级科研人士·2022-11-30 02:10

[论文笔记]Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference-CVPR 2019

RecurrentMVSNetforHigh-resolutionMulti-viewStereoDepthInference1.IntroMulti-viewstereo(MVS)目标是根据多角度图像以及校准的相机，恢复出三维场景。新的机器学习(learned)方法在MVS中相比传统方法表现出色。然而在大多数learnedMVS方法中，由于costvolumeregularization严重消耗

War Children·2022-11-30 01:08

CVPR2021 | 国防科大：基于几何稳定性分析的物体位姿估计方法

本文转载自机器之心。物体6D姿态估计是机器人抓取、虚拟现实等任务中的核心研究问题。近些年来，随着深度学习技术和图像卷积神经网络的快速发展，在提取物体的几何特征方面出现了许多需要改善的问题。国防科技大学的研究人员致力于通过将几何稳定性概念引入物体6D姿态估计的方法来解决问题。物体6D姿态估计的目的是确定物体从模型坐标系到相机坐标系的刚性变换矩阵。现有方法通常通过求解观测物体与物体三维模板模型的对应关

OpenCV中文网公众号·2022-11-30 01:07

传统的6d位姿估计fangfa1_6D姿态估计算法汇总（上）

视觉工坊】欢迎加入国内最大的3D视觉交流社区，1700+的领域从业者正在共同进步~1、DenseFusion:6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion(CVPR2019

weixin_39862097·2022-11-30 01:07

【论文简述】Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereoand Stereo Matching（CVPR 2020）

一、论文简述1.第一作者：XiaodongGu、ZhiwenFan2.发表年份：20203.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、立体匹配、级联、深度学习、CNN5.探索动机：目前基于深度学习的立体匹配和

华科附小第一名·2022-11-30 01:35

CVPR2019 | 论文分类汇总

CVPR2019|论文分类汇总（190611更新）原文地址：http://bbs.cvmart.net/topics/302/cvpr2019paper作为计算机视觉领域三大顶会之一，CVPR2019（

DaneAI·2022-11-30 01:32

【论文简述】Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference（CVPR 2019）

一、论文简述1.第一作者：AntyantaBangunharcana2.发表年份：20193.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、GRU、深度学习、CNN、分类5.探索动机：绝大多数基于学习的方法都基于代价空间正则化来进行训练和预测

华科附小第一名·2022-11-30 01:01

知识蒸馏现状与未来

１.综述1.KnowledgeDistillation:ASurveyCVPR,20202.LinWangandKuk-JinYoon.Knowledgedistillationandstudent-teacherlearningforvisualintelligence

刘大壮_·2022-11-30 00:23

OHEM算法及Caffe代码详解

这是CVPR2016的一篇论文，用于目标检测，本篇博文先介绍这个算法，然后介绍其Caffe代码。

AI之路·2022-11-29 23:18

图像超分辨率文献EDSR：Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution

论文发表于2017IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionWorkshops(CVPRW)论文下载地址：https://arxiv.org/

骑猪撞地球J·2022-11-29 22:06

CVPR 2022 | GEN-VLKT：基于预训练知识迁移的HOI检测方法

阿里巴巴大淘宝技术多媒体算法团队与计算机视觉青年学者刘偲教授团队合作论文：《GEN-VLKT:SimplifyAssociationandEnhanceInteractionUnderstandingforHOIDetection》被CVPR2022

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2022-11-29 22:21

SeNet || 注意力机制——源代码+注释

文章目录1SeNet介绍2SeNet优点3Se模块的具体介绍4完整代码1SeNet介绍SENet是Squeeze-and-ExcitationNetworks的简称，由Momenta公司所作并发于2017CVPR

谜底是你_·2022-11-29 21:15

DIFFUSIONCLIP: TEXT-GUIDED IMAGE MANIPULATION USING DIFFUSION MODELS

TEXT-GUIDEDIMAGEMANIPULATIONUSINGDIFFUSIONMODELS(使用扩散模型的文本引导图像处理)机构：韩国高等科学技术研究院github:GitHub-gwang-kim/DiffusionCLIP:[CVPR2022

海柱12·2022-11-29 19:37

CVPR'21 | Involution：超越convolution和self-attention的神经网络新算子

进入公众号，在消息对话框回复【CVPR2021】即可获取CVPR2021最新论文集来源：我爱计算机视觉本文是对我们CVPR2021被接收的文章Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition

深度学习技术前沿·2022-11-29 18:43

CVPR'21 | involution：超越convolution和self-attention的神经网络新算子

本文是对我们CVPR2021被接收的文章Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition的解读，同时也分享一些我们对网络结构设计

我爱计算机视觉·2022-11-29 18:12

可完全替代卷积的高性能算子 | CVPR 2021

其实这篇文章很早就写好了，但作者其它论文涉及到洗稿问题，所以先放着了。目前看这篇文章没被举报有洗稿的嫌疑，所以就发出来了.来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.06255论文代码：https://github

晓飞的算法工程笔记·2022-11-29 18:42

involution：比卷积、自注意力机制更好的神经网络新算子

本文是对我们CVPR2021被接收的文章Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition的介绍，同时也分享一些我们对网络结构设计

机器学习与AI生成创作·2022-11-29 18:41

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）

CVPR2021|Involution：超越convolution和self-attention的神经网络新算子论

加勒比海带66·2022-11-29 18:10

论文阅读笔记六十六:Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution(CVPR2018)...

论文原址:https://arxiv.org/abs/1808.08718代码:https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018摘要本文证明在SISR中在ReLU之前特征图越宽，在有效的计算资源及内存条件下，模型的性能越好。本文提出的残差网络具有平滑的identitymappingpathway，在激活层之前，每个block含有2x,4x多的通道数。为了进行6x

_miccretti·2022-11-29 16:22

ESPCN论文阅读笔记

Real-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetwork》是WenzheShi等人于2016年提出的一种新的SR重建方法，发表于CVPR

爱吃兔子的胡萝卜RR·2022-11-29 16:46

CVPR2022新作：P图不会，深度学习来帮忙，基于GAN逆映射的图像编辑(中)

导语GAN逆映射（GANInversion）实际上是逆向思维的极佳范式。简单来说，以往将编码z通过生成器合成图像；现在是求真实图像的编码，期望在特征空间的修改最终映射为对图像语义的修改，比如将人脸图像的属性进行修改(表情变为微笑、戴上眼镜等)。论文回顾这篇论文全名为"StyleTransformerforImageInversionandEditing"，模型训练后可以一键修改人脸的各种属性(表情

upDiff·2022-11-29 14:46

FWENet：基于SAR图像的洪水水体提取深度卷积神经网络（CVPR）

FWENet:adeepconvolutionalneuralnetworkforfloodwaterbodyextractionbasedonSARimages作者：JingmingWang,ShixinWang,FutaoWang,YiZhou,ZhenqingWang,JianwanJi,YibingXiong&QingZhao期刊：InternationJournalofDigitalEa

StarStory2024·2022-11-29 13:26

【CVPR 2021】 Lifelong Person Re-Identification via Adaptive Knowledge Accumulation

方法概述1，文章提出了一种终身学习的personre-ID方法，该方法可以持续不断地跨多域学习。2，文章提出了用于上述终身学习方法的AKA框架，该框架包含一个可学习的知识图用于更新之前的知识，同时，该框架转移知识来提高看不见领域上的泛化性。3，文章为LReID提供了一个基线和评估策略。文章目录方法概述内容概要工作概述成果概述方法详解方法框架具体实现实验结果总体评价引用格式参考文献内容概要论文名称简

_Summer tree·2022-11-29 09:31

【mmdetection】mmdetection安装详细步骤

mmdetection是由商汤科技和香港中文大学开源了一个基于Pytorch实现的深度学习计算机视觉工具箱，涵盖了目标检测、实例分割、全景分割、模型蒸馏等计算机视觉任务，复现了最新的一些论文和成果，特别是包括了大量CVPR

Coding的叶子·2022-11-29 08:20

Shallow and Deep Convolutional Networks for Saliency Prediction

CVPR2016ShallowandDeepConvolutionalNetworksforSaliencyPredictionCNN网络用于显著性预测开源代码：https://github.com/imatge-upc

cv_family_z·2022-11-29 08:16

发顶会论文，怎么就那么难？

随着AI领域越来越火热，各大顶会的论文发布似乎也越来越难：AAAI2020放榜，8800篇提交论文创历史记录；CVPR2020被称为十年来最难投中的一届；IJCAI2020审稿堪称史上最严，创下了史上最低的接收率

我爱计算机视觉·2022-11-29 07:04

发顶会论文，怎么就那么难？10个带你一起“收割”顶会论文的...