CVPR2018 第7页

2Dposeliu·2020-06-23 16:28

CVPR 2018中国论文分享会 | 计算机视觉产业界和学术界的对话

上周五，“微软亚洲研究院创研论坛——CVPR2018中国论文分享会”在微软大厦成功举行。

csdn_csdn__AI·2020-06-23 14:22

DA Faster R-CNN：经典域自适应目标检测算法，解决现实中痛点，代码开源 | CVPR2018

论文从理论的角度出发，对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究，基于H-divergence的对抗训练提出了DAFasterR-CNN，从图片级和实例级两种角度进行域对齐，并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN。从实验来看，论文的方法十分有效，这是一个很符合实际需求的研究，能解决现实中场景多样，训练数据标注有限的情况。来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DomainAdaptiveFaster

VincentLee·2020-06-23 13:26

Margin Sample Mining Loss: A Deep Learning Based Method for Person Re-identification

这篇文章2017年月份就挂载了arxiv上面，一作是CMU的学生，文章应该是投CVPR2018被reject了，没有找到作者的homepage，但是二作在github上面releasedkeras的codehttps

fuxin607·2020-06-23 09:28

读书笔记25：2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning（CVPR2018）

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Luvizon_2D3D_Pose_Estimation_CVPR_2018_paper.pdf摘要：首先指出背景，即actionrecognition和humanposeestimation是两个紧密相连的领域，但是总是被分开处理。然后自然地引出本文的模型，本文的模型就针对这个现状，提出了

b224618·2020-06-22 15:56

深度学习端到端超分辨率方法发展历程（二）

这篇总结的内容主要是ICCV2017、CVPR2018以及ECCV2018三大会议中的一部分有关针对自然图像（还有不少针对人脸图像的）的深度学习端到端超分辨率方法的论文。

aBlueMouse·2020-06-22 11:31

Domain Adaptive Faster R-CNN：经典域自适应目标检测算法，解决现实中痛点，代码开源 | CVPR2018

论文从理论的角度出发，对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究，基于H-divergence的对抗训练提出了DAFasterR-CNN，从图片级和实例级两种角度进行域对齐，并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN。从实验来看，论文的方法十分有效，这是一个很符合实际需求的研究，能解决现实中场景多样，训练数据标注有限的情况。来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DomainAdaptiveFaster

晓飞的算法工程笔记·2020-06-22 10:00

【阅读笔记】Training Deep Neural Networks in Generations: A More Tolerant Teacher Educates Better Students

TrainingDeepNeuralNetworksinGenerations:AMoreTolerantTeacherEducatesBetterStudents是CVPR2018的一篇文章，在知识蒸馏方向对于教师模型和学生模型的学习效果进行了进一步的探讨

盏茶y·2020-06-22 08:37

Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs笔记

概述这是一篇cvpr2018的oral文章，大体内容是用时下非常流行的GAN网络做人脸的年龄老化图片生成，主要的贡献点在于：1、同时解决了生成图片年龄准确性和个人信息保留两个核心问题。

MatouKariya·2020-06-22 01:38

Unsupervised Person Image Synthesis in Arbitrary Poses 笔记

概述这是一篇cvpr2018的oral文章，是在无监督的情况下的情况对给定的图片和姿势生成新的图片，由于训练集的图片不是成对出现的（无监督），所以他借用了cycleGAN的思想，生成器一方面生成新的姿势图片

MatouKariya·2020-06-22 01:38

ShuffleNet论文笔记

ShuffleNet ShuffleNet是Face++在2017年发布的一个极有效率且可以运行在手机等移动设备上的网络结构，文章也发表在了CVPR2018上，原文可见ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices

JR_Chan·2020-06-21 22:16

2018、2019人脸各方向论文汇总

CVPR2019多人脸的联合面部检测和面部运动重新定位CVPR2019在单阶段面部检测网络ECCV2018中使用LIP遮盖面部PyramidBox：上下文辅助单发面部检测器ECCV2018借助生成对抗网络CVPR2018

Danbinabo_zzz·2020-06-21 19:32

【论文简介】关于深度学习下的人体姿态三维重建（1）

论文的调研去年的半个学期基本是在学习一些传统方法下的点云配准重建kinect深度图等等等，新年伊始，开始新的研究方向，利用深度学习去做人体的三维重建，近来调研~1.End-to-endRecoveryofHumanShapeandPose这是一篇cvpr2018

weixin_44599751·2020-06-21 13:58

论文阅读（【CVPR2018】Jinshan Pan - Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision）

论文阅读（【CVPR2018】JinshanPan-LearningDualConvolutionalNeuralNetworksforLow-LevelVision）目录论文和作者论文作者方法概述网络结构损失函数网络参数实验图像去雾实验结果图像超分辨率重建实验结果图像去雨实验结果图像保边滤波实验结果总结参考文献论文和作者论文

qtSunnylove·2020-06-21 08:15

Tensorflow中采用的量化方案

Tensorflow中采用的量化方案摘要1.量化方案2.实验3.参考摘要本文根据google发表在cvpr2018上的量化文章《QuantizationandTrainingofNeuralNetworksforEfficientInteger-Arithmetic-OnlyInference

Mingyong_Zhuang·2020-06-21 06:41

2020-04-04

转载自：CVPR2018|旷视科技Face++提出用于语义分割的判别特征网络DFN论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.09337目录设计思想网络架构SmoothNetworkBorderNetwork

奋斗中的小强·2020-04-05 23:43

人脸对齐算法PRNet-（Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network）

摘要cvpr2018上交作品，采用encoder-decoder的网络模式，可以端到端地实现由单张RGB人脸图像进行3D人脸重构和密集人脸对齐的联合任务。

踩坑第某人·2020-03-24 03:34

优质AI资源（2018-08-16更新）

CVPR2018视频目标分割比赛第一名VideoObjectSegmentationwithRe-identification,pytorch3实现。用re-id方式目标大位移导致丢失。

EdwardMa·2020-03-23 22:31

CVPR2018 接收的医学影像方面的文章列表

花了半下午时间浏览了CVPR2018论文列表，从979篇文章中找出了16篇医学影像相关的论文列表如下：ClinicalSkinLesionDiagnosisUsingRepresentationsInspiredbyDermatologistCriteriaJufengYang

风波榭主人·2020-03-22 21:05

论文阅读：InLoc：基于稠密匹配和视野合成的室内定位

转载请注明来源InLoc:IndoorVisualLocalizationwithDenseMatchingandViewSynthesis是H.Tairaetal.发表在CVPR2018的一篇论文，研究了从一个大的室内

啊呀哟嘿·2020-02-21 20:10

2019-02-26 论文阅读：Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for Multiple Degradations

这是CVPR2018年的论文。

慢慢喜欢学习·2020-02-20 03:23

CVPR2018: Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatio-temp...

论文可以在arxiv下载，导师一作，本人二作，也是我们实验室第一篇CCFA类论文，这个方法我们称为TFusion。代码：https://github.com/ahangchen/TFusionTFusion架构解决的目标是跨数据集的PersonReid属于无监督学习方法是多模态数据融合+迁移学习实验效果上，超越了所有无监督Personreid方法，逼近有监督方法，在部分数据集上甚至超越有监督方法本

梦里茶·2020-02-12 04:51

Graph+Reid

今天解读港中文商汤联合实验室沈岩涛老师在CVPR2018和ECCV2018上发表的两篇关于Graph+Personreid的文章：CVPR2018：DeepGroup-shufflingRandomWalkforPersonRe-identificationECCV2018

梦里茶·2020-02-08 13:55

腾讯优图CVPR 2018论文：图片去模糊及快速肖像处理等多项技术解读

姓名：高新诚学号：17021223282来源：雷锋网【嵌牛导读】：CVPR2018将在美国盐湖城举行。

诚369·2020-02-02 15:16

【CV中的Attention机制】Non-Local Network的理解与实现

1.Non-localNon-Local是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型。Non-LocalNeuralNetwork和Non-LocalMeans非局部均值去燥滤波有点相似的感觉。

pprp·2020-01-16 10:00

【CV中的Attention机制】Non-Local neural networks的理解与实现

1.Non-localNon-Local是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型。Non-LocalNN和Non-LocalMeans非局部均值去燥滤波有点相似的感觉。

pprp·2020-01-05 19:00

CVPR 2018 论文

2、CVPR2018|CascadeR-CNN：向高精度目标检测器迈进本文是CVPR2018通用目标检测的一篇Oral，在FasterR-CNN框架下，通过级联多个分类器，逐步提高目标定位的精度，向高精度的

Lornatang·2020-01-05 17:36

文章学习47“Blind Predicting Similar Quality Map for Image Quality Assessment”

本文是CVPR2018年中国传媒大学发的一篇关于IQA的文章，同期CVPR北大也有发一篇“Hallucinated-IQA:No-ReferenceImageQualityAssessmentviaAdversarialLearning

侯冠群·2019-12-30 23:25

学界 | 北邮夺冠CVPR 2018 DeepGlobe比赛，他们是这样做卫星图像识别的

image大数据文摘出品在刚刚结束的CVPR2018:DeepGlobeRoadExtractionChallenge（全球卫星图像道路提取）比赛中，北京邮电大学信息与通信工程学院模式识别实验室张闯老师指导的研究生周理琛同学

大数据文摘·2019-12-28 11:27

Refinedet 论文笔记

2018.12.28对于refinedet网络部分的一些补充：https://www.jianshu.com/p/19896a763d1f前述Refinedet是CVPR2018的一篇论文，本人水平不高

copain_sir·2019-12-17 17:23

5月机器学习TOP 10热文: Google Duplex，“换脸术”、网格单元（附文章地址）

主题包括：GoogleDuplex，网格单元，神经网络，TensorFlow，Keras，第一名解决方案，CVPR2018等。

小谷先生·2019-12-16 20:14

thinkpp·2019-12-15 09:31

【图像复原】RDN论文详解（Residual Dense Network for Image Restoration）

这是CVPR2018的一篇文章，提出了针对图像复原任务的CNN模型RDN(residualdensenetwork)。

不可能打工·2019-12-15 06:19

文章学习29“Crafting a Toolchain for Image Restoration by Deep Reinforcement Learning”

这篇文章是CVPR2018年的作品，商汤科技出品。总得来说这篇文章在性能上并没有什么提示，但是把网络轻量化了，减少为原来1/3的参数量，还用了强化学习的策略。

侯冠群·2019-12-14 22:51

文章学习42“Hallucinated-IQA: No-Reference Image Quality Assessment via Adversarial Learning”

本文是CVPR2018年一篇文章，作者是北大的，本文的想法就是我想做no-refernence的IQA，但是我没有reference，所以我要先造出来reference，然后依据这个生成的reference

侯冠群·2019-12-12 06:34

StarGAN学习笔记

11December201920:32来自StarGANStarGAN是CVPR2018最新提出来的，用于多领域的图像迁移学习。

stardsd·2019-12-11 20:00

论文笔记Disentangled Person Image Generation阅读笔记

在NIPS2017上该团队已经为我们贡献了：poseguidedpersonimagegeneration这篇非常棒的文章，在CVPR2018中，他们推出的更新的这篇文章不仅仅解决了换pose问题，还实现了

DADADA开飞机的DATA·2019-12-07 23:14

论文阅读（66）Transductive Propagation Network for Few-shot Learning

续袁·2019-12-07 06:25

NASNet：神经架构搜索网络在图像分类中的表现

NASNet在CVPR2018发表，至今

数智物语·2019-11-28 00:42

目标检测之RefineDet

jimchen1218·2019-11-25 17:00

SA-Siam文章阅读笔记

论文：ATwofoldSiameseNetworkforReal-TimeObjectTracking会议：CVPR2018领域：单目标跟踪全卷积孪生网络创新点：将图像分类任务中的语义特征与相似度匹配任务中的外观特征互补结合

橙子潘潘·2019-10-22 09:29

论文阅读记录

2019/10/24[CVPR2018]GeneralizedZero-ShotLearningviaSynthesizedExamplesVAE模型-SE-GZSL[ECCV2018]Multi-modalCycle-consistentGeneralizedZero-ShotLearningcycle-CLSWGAN2019

一亩高粱·2019-10-10 10:23

Paper | MFQE 2.0: A New Approach for Multi-frame Quality Enhancement on Compressed Video

RyanXing·2019-09-29 22:00

【Semantic Segmentation】语义分割综述 -- loss

Lovasz-Softmaxloss]Atractablesurrogatefortheoptimizationoftheintersection-over-unionmeasureinneuralnetworks(CVPR2018

Arron_hou·2019-09-20 18:01

理解与学习深度卷积生成对抗网络

据有关媒体统计：CVPR2018的论文里，有三分之一的论文与GAN有关。由此可见，GAN在视觉领域的未来多年内，将是一片沃土。而我们入坑GAN，首先需要理由，GAN能做什么，为什么要学GAN。》》

皇儒无上·2019-09-12 10:00

显著性检测之A Bi-directional Message Passing Model for Salient Object Detection

ABi-directionalMessagePassingModelforSalientObjectDetection主要工作网络结构实验细节相关链接原始文档：https://www.yuque.com/lart/papers/bmpm这是CVPR2018

有为少年·2019-08-22 21:14

Min-Entropy Latent Model for Weakly Supervised Object Detection

Min-EntropyLatentModelforWeaklySupervisedObjectDetection是fangwan在CVPR2018和IEEETPAMI发表的文章，两篇文章在表述上略有不同

j_starry·2019-08-14 16:21

RefineDet for Pytorch

Single-ShotRefinementNeuralNetworkforObjectDetectionpapercodecode1code2code3RefineDet(2)_论文_CVPR2018RefineDet(CVPR,2018)CVPR2018

晓智AI·2019-08-11 16:27

CVPR2018:论文笔记

论文：《ImageSuper-ResolutionviaDeterministic-StochasticSynthesisandLocalStatisticalRectification》摘要高分辨率图像由两部分组成，可确定部分和随即部分。确定性部分可以从低分辨率图像中恢复，随机部分和低分辨率图像相关性很小。我们采用两个互补方法分别生成这两部分。对抗生成网络用于生成随机部分，确定部分可视为一个回归

LYROOO·2019-08-07 19:05

SuperPoint:深度学习特征点+描述子

【原文链接】：https://www.vincentqin.tech/posts/superpoint/本文出自近几年备受瞩目的创业公司MagicLeap，发表在CVPR2018,一作DanielDeTone

Vincent_Qin·2019-07-20 17:30

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