CVPR2018

cvpr2019/cvpr2018/cvpr2017（Papers/Codes/Project/Paper reading）

cvpr2019/cvpr2018/cvpr2017（Papers/Codes/Project/Paperreading）Source：https://mp.weixin.qq.com/s/SmS-guwg6oUqPYwfeC6iiw
garfielder007·2019-07-15 22:07

【Attention】注意力机制在图像上的应用

【Attention】注意力机制在图像上的应用[SeNet]Squeeze-and-ExcitationNetworks（CVPR2018）[Non-local]Non-localneuralNetworks
Arron_hou·2019-07-12 23:24

[CVPR 2018 论文笔记] Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning

1简介介绍一篇CVPR2018的文章：FeatureG
一亩高粱·2019-07-12 14:29

【cvpr2018】Solving Arbitrary Jigsaw Puzzles for Unsupervised Representation Learning（自监督）

解决问题：Learningvisualfeaturesfromunlabeledimagedataanewapproachinwhichthenumberofconfigurationscanbearbitrarilylargewhilethenumberofparametersremainsunchanged. 相关工作：聚类；allimagescanberepresentedinalow-le
Always_ease·2019-07-05 10:12

语义分割中的mIoU计算函数解读

代码来自于CVPR2018的一篇文章ContextEncodingforSemanticSegmentation。
xamap·2019-06-24 23:35

“开放”才是自动驾驶未来，百度Apollo公开数据集一年后， Waymo也来了

百度Apollo在CVPR2018发布自动驾驶数据集ApolloScape此次Way
AI科技大本营·2019-06-20 08:42

CVPR 2018 中国论文分享会 之「深度学习」

r90XWgxrlLjvgk25视频连接：https://v.douyu.com/show/r90XWgxrlLjvgk25雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：本文为2018年5月11日在微软亚洲研究院进行的CVPR2018
起点站·2019-06-11 20:21

Learning-to-See-in-the-Dark

CVPR2018：英特尔实验室推出在黑暗中也能清晰成像的系统编者按：想在黑暗中看清周围，不可避免地要用到夜视仪。那么如果是想在黑暗中拍照，又没有闪光灯，如何才能排到清晰的照片？
tony2278·2019-06-11 14:21

基于深度学习的目标跟踪论文阅读笔记（基于SiamFC改进）

End-to-endFlowCorrelationTrackingwithSpatial-temporalAttention(CVPR2018)作者认为目前的算法大都只考虑了目标在当前帧的表观特征，对帧间信息利用太少
ningchewinbell·2019-05-30 10:59

AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generationwith Attentional Generative Adversarial Networks 论文解读

attnGAN是CVPR2018的一篇文章，我觉得写得很好，是十分值得一读的文章。文章引进了注意力（attention）机制。
迷途的CH·2019-05-22 23:17

SEnet论文笔记

本文来源于：https://blog.csdn.net/wangkun1340378/article/details/79092001先用一句话总结：SEnet是CVPR2018年提出的通过建模输入特征的通道间关系
w_bird·2019-05-22 16:52

CVPR2018、2019，目标检测总结

CVPR2018PersonRe-ID相关论文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34716633CVPR2019：https://zhuanlan.zhihu.com/p/62843442目标检测总结：http://www.360doc.com/content/18/0611/17/39016106_761493510.shtml
ShaoDu·2019-05-22 16:06

Baby Talk and Neural Baby Talk

2.NeuralBabyTalk[CVPR2018]。code文章列出了传统babytalk，neuralbabytalk和主流encoder-decoder三种生成图像描述方法的示意图。
fuxin607·2019-05-16 21:54

深入理解轻量级模块SENet，cSENet，sSENet，csSENet，SKNet

SENet模块是2017年国内汽车自动驾驶公司Momentum即魔门塔在CVPR2017上提出的，参考文章地址地址：SENet参考文章cSENet，sSENet，csSENet是三种SENet的变体模块，是在CVPR2018
5星上将·2019-04-19 16:03

CVPR2018 | 改进的Dense Co-attention视觉问答模型的

本文《ImprovedFusionofVisualandLanguageRepresentationsbyDenseSymmetricCo-AttentionforVisualforVisualQuestionAnswering》提出了一种采用Dense连接的Co-Attention机制对图片与问句信息进行交互融合,并利用级联的方式对图片和问句的信息进行多次更新。论文地址:https://arxi
a609640147·2019-04-11 18:43

解决目标检测中密集遮挡问题——Repulsion loss

RepulsionlossReplossAttrRepGTRepBox之前参加了df的钢筋检测比赛，比赛中的一个难点是密集遮挡问题，为了解决这个问题，参考了之前旷视针对人群检测中密集遮挡问题而提出的Reploss，这篇论文收录于cvpr2018
Tianlock·2019-03-29 22:17

轻量级模块SENet与SKNet详解

SENet&SKNetSENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）是2017ImageNet分类比赛冠军模型，论文发表于2018年CVPR，目前是CVPR2018引用量最多的论文
卖小鱼干的黑心杂货商·2019-03-26 18:59

《GroupCap: Group-based Image Captioning with Structured Relevance and Diversity Constraints》论文笔记

CVPR2018腾讯团队目前，大多数图像描述工作都是基于单个图像的在线描述，忽略了群组图像之间的关联度和多样性。在许多真实世界的应用程序中，如描述相册或事件，图像不适合单独描述。
王权大宝·2019-03-25 22:28

这就是神经网络 11：深度学习-语义分割-DFN、BiSeNet、ExFuse

DFN这是在CVPR2018上被接收的文章。DFN是Discrimina
yuanlulu·2019-03-24 20:29

C-RPN阅读笔记：Siamese Cascaded Region Proposal Networks for Real-Time Visual Tracking

context=cs作者对发表在CVPR2018上的SiamRPN做的改进，采用了多个RPN，这样做既可以充分利用深层和浅层的特征，还可以更加精确的对目标进行定位和包围框的回归。
ShinEing72·2019-03-21 21:11

Dynamic Video Segmentation Network (CVPR 2018)

DynamicVideoSegmentationNetwork(CVPR2018)本文目标任务：视频语义分割，论文地址，code原创文章，不可转载！！！！
马元的亲舅·2019-03-15 10:18

弱监督检测文章汇总分析1

文章1：CVPR2018：基于域适应弱监督学习的目标检测知乎上的解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41126114?
一路狂奔的猪·2019-03-11 13:30

语义分割-CVPR2018 Discriminative Feature Network（DFN）

论文：arxiv.org/abs/1804.09337代码：https://github.com/ycszen/TorchSeg详细解读请见：CVPR2018|旷视科技Face++提出用于语义分割的判别特征网络
Threelights·2019-03-07 19:15

弱监督目标检测之二 连续优化多实例学习

上一次的博客提到了我们实验室发表在CVPR2018以及IEEETPAMI上的工作MELM[1]，这一次的博客进一步介绍基于MELM的最新的工作C-MIL，也是实验室今年被CVPR2019接收的4篇论文之一
gaow14·2019-03-05 17:11

首发 | 旷视14篇CVPR 2019论文，都有哪些亮点？

译者|Linstancy责编|Jane出品|AI科技大本营（公众号id：rgznai100）回顾CVPR2018，旷视科技有8篇论文被收录，如高效的移动端卷积神经网络ShuffleNet、语义分割的判别特征网络
AI科技大本营·2019-03-05 13:50

【DEXTR】Deep Extreme Cut：From Extreme Points to Object Segmentation

CVPR2018文章目录概述细节ResultsConclusionkeypoint&problem概述要解决的问题弱监督分割通过一个object的left-most,right-most,top,bottompixels
One__Coder·2019-03-03 22:18

MiCT: Mixed 3D/2D Convolutional Tube for Human Action Recognition论文笔记

为了提升3DCNN在行为识别分析中的性能，微软亚洲研究院网络多媒体组在CVPR2018上提出了一个简单而高效的3D/2D混合卷积模块（MiCT）。
帅的被人砍1996·2019-02-17 14:59

MiCT: Mixed 3D/2D Convolutional Tube for Human Action Recognition论文笔记

为了提升3DCNN在行为识别分析中的性能，微软亚洲研究院网络多媒体组在CVPR2018上提出了一个简单而高效的3D/2D混合卷积模块（MiCT）。
帅的被人砍1996·2019-02-17 14:59

FSRNet：端到端深度可训练人脸超分辨网络

作者丨左育莘学校丨西安电子科技大学研究方向丨计算机视觉这篇文章FSRNet:End-to-EndLearningFaceSuper-ResolutionwithFacialPriors是CVPR2018
PaperWeekly·2019-02-15 09:28

VITAL视频目标跟踪源码运行笔记——Testing模式

1.论文基本信息论文标题：VITAL:VIsualTrackingviaAdversarialLearning论文作者：YibingSong（TencentAILab）等人论文出处：CVPR2018在线阅读
越野者·2019-02-09 23:31

《Human Semantic Parsing for Person Re-identification》论文阅读之SPReID

这篇文章是CVPR2018中关于PersonReID的一篇，文章的主体思路就是part-base的方法，但是跟大部分part-base不一样的地方在于本文使用了行人分割支路的输出作为mask，然后对人体的各部件进行局部特征提取
山水之间2018·2019-01-31 10:45

语义分割江湖的那些事儿——从旷视说起

zhuanlan.zhihu.com/p/55263898今天的主题是Face++Detection组近两年持续在做的SemanticSegmentation相关工作，代表性成果主要有1）GCN(CVPR2017)、2）DFN(CVPR2018
我爱计算机视觉·2019-01-24 13:35

人脸识别系列（十九 ）：Pose-Robust Face Recognition via Deep Residual Equivariant Mapping

Pose-RobustFaceRecognitionviaDeepResidualEquivariantMapping》阅读笔记算法原理DREAM结构分析实验实验结果原文链接：https://arxiv.org/pdf/1803.00839.pdf这是一篇CVPR2018
Fire_Light_·2019-01-17 20:15

论文笔记TextureGAN: Controlling Deep Image Synthesis with Texture Patches

文章来源：CVPR2018下载链接：PaperDownload解决的问题：纹理合成（纹理传播，即将纹理patch传播至整个object）通过控制草图、颜色、纹理来合成人们所期望的图像，而以往的图像合成方法仅通过草图和彩色笔画来控制图像合成
Wonshington·2019-01-13 19:52

深度学习AI美颜系列---Semantic Segmentation Suite图像分割开源工程

SemanticSegmentationSuite（语义分割套件），由来自美国建筑智能服务公司的机器学习工程师GeorgeSeif创建，使用Tensorflow实现了大量最新的语义分割算法，最近，该开源库新加入了CVPR2018
Trent1985·2019-01-11 09:38

SINT++论文笔记

SINT++是cvpr2018的一篇关于深度学习在目标跟踪的应用的论文，在这篇文论中，作者认为深度学习在实际目标追踪中存在训练数据不足的问题，由此提出基于SINT的优化算法SINT++。
S-Julie·2019-01-10 22:23

【AAAI2019】【CVPR2018】最新 Video-based ReID 论文核心解读---附代码

推荐SIGAI资源汇总SIGAI人工智能平台全场六折SIGAI特约作者FisherYu@OuluCV在读博士研究方向：情感计算最近看了两篇Video-based的ReID文章，做下笔记简单对比下：第一篇CVPR2018
SIGAI_csdn·2019-01-07 15:38

[原]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
qqqzmy·2019-01-07 09:00

【聚合阅读】机器学习资料最强汇总！

本文将与网站lixudong.store同步更新，欢迎持续关注~深度学习理论类机器学习教程会议/论文框架/代码/实践深度学习理论类新型RNN：将层内神经元相互独立以提高长程记忆|CVPR2018论文解读再谈变分自编码器
大圣圈AI大讲堂·2019-01-01 21:50

[深度学习从入门到女装]Revisiting Dilated Convolution: A Simple Approach forWeakly- and Semi- Supervised Semant

论文地址：RevisitingDilatedConvolution:ASimpleApproachforWeakly-andSemi-SupervisedSemanticSegmentation这是CVPR2018
炼丹师·2018-12-28 19:05

2018顶会论文汇编

CVPR2018大会时间：6月18日~22日会议地点：盐湖城，UTAH国际计算机视觉与模式识别会议（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition，CVPR
SIGAI_csdn·2018-12-27 13:57

阿里巴巴机器智能计算机视觉技术精选（阿里巴巴机器智能）-首发，精通后保证2019步步高升

《阿里巴巴机器智能计算机视觉技术精选》，收录了顶级会议CVPR2018阿里论文。比如，拍立淘利用图像搜索和识别技术，帮助用户在移动端通过拍照就能找到相似商品；线下新
dreamfarwhb·2018-12-27 09:17

首次公开！《阿里计算机视觉技术精选》揭秘前沿落地案例

元旦假期即将来临，我们精心准备了这本《阿里巴巴机器智能计算机视觉技术精选》，收录了顶级会议CVPR2018阿里论文，送给计划在假期“充电”的同学们，也希望能和更
阿里技术_·2018-12-27 08:00

首次公开！《阿里计算机视觉技术精选》揭秘前沿落地案例

元旦假期即将来临，我们精心准备了这本《阿里巴巴机器智能计算机视觉技术精选》，收录了顶级会议CVPR2018阿里论文，送给计划在假期“充电”的同学们，也希望能和更
阿里云云栖社区·2018-12-27 00:00

2018深度学习文本检测与识别领域领先水平论文

论文更新识别XiangBai——【PAMI2018】ASTER_AnAttentionalSceneTextRecognizerwithFlexibleRectificationZhanzhanCheng——【CVPR2018
放牛娃不吃草·2018-12-25 15:21

CVPR2018 目标检测算法总览(最新的目标检测论文)

CVPR2018上关于目标检测（objectdetection）的论文比去年要多很多，而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的文章，特来分享，每篇文章都有详细的博客笔记，可以点击链接阅读。
DL&CV_study·2018-12-23 12:39

CVPR 2018 微表情识别论文

CVPR2018微表情识别论文EnrichedLong-termRecurrentConvolutionalNetworkforFacialMicro-ExpressionRecognitionpaper
CVAIDL·2018-12-19 16:30

ubuntu16.04浮現WSHP模型

論文：WeaklyandSemiSupervisedHumanBodyPartParsingviaPose-GuidedKnowledgeTransfer（CVPR2018）了解鏈接：https://baijiahao.baidu.com
fengfeng，Z·2018-12-14 15:32

Deep Compression/Acceleration（模型压缩加速总结）

SearchingforMobileNetV3[BMVC2018]IGCV3:InterleavedLow-RankGroupConvolutionsforEfficientDeepNeuralNetworks[CVPR2018
Mars_WH·2018-12-07 22:46

【论文学习记录】Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning

这篇是CVPR2018的bestpaper，论文原文《Taskonomy:DisentanglingTaskTransferLearning》。
heiheiya·2018-12-06 11:11
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