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本篇发表于CVPR2019，作者为Google的QuocVLe。本篇使用的额scale方法应该是ICML2019发表EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks的姊妹篇。不仅如此，本篇提出的架构也是在移动端十分硬核的应用。Abstract为移动设备设计卷积神经网络(CNN)是一个挑战，因为移动模型需要小而快，但仍

9月份目标：20篇paper2019.9.3MaskscoringR-CNN这篇文章是cvpr19的文章，在maskrcnn上进行了改进，虽然只做了很小的改动，但是motivation很充分，可以看出作者对

论文是英伟达(NVIDIA),悉尼科技大学(UTS),澳大利亚国立大学(ANU)的研究人员在CVPR19上口头报告的文章《JointDiscriminativeandGenerativeLearningforPersonRe-identification

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[CVPR19]DistillingObjectDetectorswithFine-grainedFeatureImitationIntroduction:在FasterRCNN基础上使用知识蒸馏改进轻量级网络性能

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文章目录原文地址论文阅读方法初识相知2.TrainingProcedures3.Large-batchtraining3.1Large-batchtraining3.2Low-precisiontraing4.ResNetArchitecture5.TrainingRefinemets5.1CosineLearningRateDecay5.2LabelSmoothing5.3KnowledgeDi

域适应已经是一个很火的方向了，目标检测更不用说，二者结合的工作也开始出现了，这里我总结了CVPR18和CVPR19的相关论文，希望对这个交叉方向的近况有一个了解。

SuperPoint后该组又一次推进，感觉效果更加强了，如果superpoint只是在尝试学习传统方法的流程，LFNetend-to-endtraining就在benchmark上超越了SIFT，近来CVPR19

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应该是CVPR19的论文，讲的是同时做出来det和des。特征点定位精度不高，速度也很慢，不过对光照等鲁棒性非常高，如下图所示。

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运动估计2.2特征选择2.3独立的CF2.4自适应加权系数3实验3.1消融实验019年第一篇博客，给大家带来一篇VOT18跟踪排名top的算法MFT，该算法的文章的前身是ICCV17的CFWCR，现在投了CVPR19

今天首度解读一篇CVPR19oral论文，利用事件相机将模糊视频还原成高速清晰视频。该文利用了目前火热的事件相机，巧妙的利用多传感器之间的互补特性，且具有很好的推广应用价值。过去大家做图像的去模糊，一般只会考虑普通相机采集到的图片，通过估计模糊的核函数，来为图像做去模糊，而这里引入了一个高速的事件相机，通过两个有互补特性的sensor,为其特性和两者采集数据之间的关系进行建模，把问题formula

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Meta-TransferLearningforFew-ShotLearning论文地址代码写在前面这是cvpr19年又一篇用meta-learning做few-shotlearning的文章,跟MAML

CVPR19从2d坐标估计3d坐标，这个参照17年ICCVAsimpleyeteffectivebaselinefor3dhumanposeestimation，它证明了在2d坐标足够精确的情况下，是可以估计出较为精确的

Attention-basedDropoutLayerforWeaklySupervisedObjectLocalization（CVPR19）任务：弱监督的物体定位：只给定图像类别的标签，要求定位出目标所在的区域

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今天介绍一篇CPVR19的Oral文章，用二阶注意力网络来进行单图像超分辨率。作者来自清华深研院，鹏城实验室，香港理工大学以及阿里巴巴达摩院。文章地址githubcode文章的出发点：现存的基于CNN的模型仍然面临一些限制：大多数基于CNN的SR方法没有充分利用原始LR图像的信息，导致相当低的性能大多数CNN-basedmodels主要专注于设计更深或是更宽的网络，以学习更有判别力的高层特征，却很

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