CVPR2018

Transductive Unbiased Embedding for Zero-Shot Learning解读

今天介绍一篇关于缓解传导偏差的零样本学习文章，该论文已被CVPR2018录入。定义源类(sourceclass)：传统zsl中，只在训练集中被标识的类，被标记。
子小民·2018-11-23 22:39

CVPR2018目标检测相关论文总结

CVPR2018目标检测1、CascadedRCNN（相关度：★）论文：CascadeR-CNNDelvingintoHighQualityObjectDetection论文链接：https://arxiv.org
南石北岸生·2018-11-22 12:11

由生成模型到domain迁移：GAN、CGAN、StarGAN、CycleGAN、AsymmetricCycleGAN

最近看一篇CVPR2018文章PairedCycleGAN:AsymmetricStyleTransferforApplyingandRemovingMakeup有感。
Chaos？·2018-11-20 16:38

论文笔记：Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild

openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Chen_Domain_Adaptive_Faster_CVPR_2018_paper.pdf一、简介这篇论文发表在CVPR2018
kinredon·2018-11-20 14:36

Depth-Aware Stereo Video Retargeting

深度感知的立体视频重定向原文：BingLi等.CVPR2018文章目录深度感知的立体视频重定向摘要1引言2相关工作3深度感知的立体视频重定向3.1问题公式化3.2深度畸变3.3空间-时间域形状畸变4实验
Xing_yb·2018-11-19 23:37

CVPR2019实时数据跟进【持续更新】

CVPR2018论文数据统计可以点这里。CVPR2019会议信息如下：截稿日期举办地点举办时间链接11月17日上午12：00美国洛
木盏·2018-11-19 17:12

论文阅读笔记3——基于域适应弱监督学习的目标检测Cross-Domain Weakly-Supervised Object Detection through Progressive Domain A

本文是东京大学发表于CVPR2018的工作，论文提出了基于域适应的弱监督学习策略，在源域拥有充足的实例级标注的数据，但目标域仅有少量图像级标注的数据的情况下，尽可能准确地实现对目标域数据的物体检测。
子季鹰才·2018-11-18 11:47

CVPR2018 | 细粒度分类 : Learning a Discriminative Filter Bank within a CNN（DFL-CNN） 及tensorflow实现

论文题目：LearningaDiscriminativeFilterBankwithinaCNNforFine-grainedRecognitiontensorfow代码地址：https://github.com/mengrang/DFL-CNN-tensorflow文章亮点：端到端弱监督地增强mid-level学习能力：1.取特征图聚类中心来初始化的1*1*C卷积核检测判别性区域2.非对称多分支
孟让·2018-11-16 14:01

Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation -- CVPR 2018 论文笔记

这篇LearningtoAdaptStructuredOutputSpaceforSemanticSegmentation是CVPR2018的spotlight,主要思想就是通过对抗学习的思想将domainadaptation
夏已微凉·2018-11-15 15:52

深度学习（8）——无监督语义分割之全卷积域适应网络(FCAN)

深度学习（8）——无监督语义分割之全卷积域适应网络(FCAN)FullyConvolutionalAdaptationNetworksforSemanticSegmentation篇文章发表在CVPR2018
越溪·2018-11-12 16:26

2018目标检测最新算法+经典目标检测算法

干货CVPR2018的目标检测总结（论文+开源代码）https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/80861681目标检测算法集合（论文+开源代码）https
LLyj_·2018-10-31 10:30

NIPS 2018 论文解读集锦（11月28日更新）

今年我们整理过视觉顶级会议CVPR2018论文解读集锦和ECCV2018论文解读集锦，并持续更新中，如今备受瞩目的NIPS2018也将于12月举行，目前已经公布了所有收录论文名单，为了能够让大家更深刻了解前沿技术及论文资讯
extremevision·2018-10-30 11:49

论文阅读1《AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networ》

1711.10485，code链接https://github.com/taoxugit/AttnGAN，作者的homepagehttps://sites.google.com/view/taoxu本文给出的是CVPR2018
evsunny·2018-10-25 08:57

《Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data》论文及代码学习（一）——论文部分

FrustumPointNetsfor3DObjectDetectionfromRGB-DData》论文及代码学习（一）——论文部分《FrustumPointNetsfor3DObjectDetectionfromRGB-DData》一文是CharlesR.Qi等人发表在CVPR2018
ShuqiaoS·2018-10-09 15:37

字体风格迁移之Multi-Content GAN

论文：Multi-ContentGANforFew-ShotFontStyleTransferGitHub：https://github.com/azadis/MC-GAN论文为cvpr2018，伯克利的
watersink·2018-10-08 18:22

CVPR 2018 paper

CVPR2018参考链接CVPR2018论文解读集锦（9月27日更新）CVPR2018openaccessPaperlistEmbodiedQuestionAnsweringLearningbyAskingQuestionsFindingTinyFacesintheWildWithGenerativeAdversarialNetworkLearningFaceAgeProgression
qq_34848537·2018-10-08 15:11

CVPR2018上关于目标检测（object detection）

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。
c2a2o2·2018-09-28 08:34

2017-2018高水平的文本检测识别文章

论文更新识别XiangBai——【PAMI2018】ASTER_AnAttentionalSceneTextRecognizerwithFlexibleRectificationZhanzhanCheng——【CVPR2018
alibabazhouyu·2018-09-24 12:23

【CVPR2018】论文整理

【CVPR2018】论文整理转载自：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/80783301CVPR作为CV界最受关注的三大顶会之一，每一个CVer
荷叶田田_·2018-09-21 16:07

CVPR2018论文笔记（五）TotalCapture_Part1

这周本应该将前面4个note做一个“内化”，试着做了一段时间我发现，好像真的还不是时候。无意间看到了一个关于“如何阅读和剖析科研论文，直到编程实现bySirajRaval”的视频。https://www.bilibili.com/video/av26568656视频中提到的方法还是有很多值得借鉴的地方的。转换思路，重新挑选了一篇文章去读。TotalCapture:A3DDeformationMod
Blue20·2018-09-21 15:13

【基于DL的图像语义分割】TensorFlow语义分割套件开源了ECCV18旷视科技BiSeNet实时分割算法

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
马卫飞·2018-09-20 16:57

CVPR 2018 论文解读集锦（9月26日更新）

Extremevision/article/details/82757920CVPR2018已经顺利闭幕，目前已经公布了所有收录论文名单和最佳论文，为了能够让大家更深刻了解CVPR的论文，我们进行了一些CVPR2018
extremevision·2018-09-18 15:21

CVPR2018 语义分割

语义分割题目解决问题使用方法code框架DynamicVideoSegmentationNetwork运行速度+视频中运动表示主要的思想是使用两个network(一个full-segmentation,一个flow-warpnetwork),前者准确，后者用来加速。对一张图片划分四个region,分别判断这四个region过哪一个network,判断方式引入expectedconfidencesc
工科扫地僧·2018-09-12 19:15

DREAM：Pose-Robust Face Recognition via Deep Residual Equivariant Mapping

这篇文章发表于CVPR2018，建立了一个深度残差等值映射模块，将侧脸转化为便于识别的规范脸，提高了深度神经网络的侧脸识别性能。
魔法少女玛格姬·2018-09-03 11:36

CVPR2018 目标检测（object detection）算法总览

转自：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80784147CVPR2018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。1、CascadedRCNN论文：CascadeR-CNNDelvingintoHig
duanyajun987·2018-08-30 11:31

Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation——CVPR2018

LearningtoAdaptStructuredOutputSpaceforSemanticSegmentation——CVPR2018前面【1】一篇，有提到用对抗loss和半监督来做分割。
super_lsl·2018-08-28 16:47

CVPR2018论文Facial Expression Recognition by De-expression Residue Learning的若干思考

1、论文简介提出了一种基于cGAN(ConditionalGAN)和表情元素滤除的残余表情识别算法（DeRL），通过cGAN滤除人脸的中立元素(neutralcomponent),并使用MLP处理残存的表情元素(expressivecomponent)，实现表情高精度识别。七种表情库(BU-4DFE、BP4D-spontaneous、CK+、Oulu-CASIA、MMI、BU-3DFE和BP4D+
qq_32528489·2018-08-27 13:59

CVPR2018 目标检测（object detection）算法总览

转自：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80784147CVPR2018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。1、CascadedRCNN论文：CascadeR-CNNDelvingintoHig
呼啦圈521·2018-08-27 09:59

目标检测与跟踪

目标检测cvpriccveccv最新进展，包含代码目标检测：CVPR2018的目标检测总结一种简单并行的轨迹关联算法及其在小目标检测中的应用多目标跟踪中SORT算法的理解multi-object-tracking-paper-listopencv_moveTestopencv3
沧浪之水清兮·2018-08-22 10:04

《Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering》

《Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnswering》来源：CVPR2018参考CSDN博客：论文笔记：Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnsweringblog.csdn.net
黄鑫huangxin·2018-08-16 10:15

行人重识别 MSMT17数据集描述

最近的CVPR2018会议上，提出了一个新的更接近真实场景的大型数据集MSMT17，即Multi-SceneMulti-Time，涵盖了多场景多时段。
hyk_1996·2018-08-12 16:04

Cascade R-CNN的一些记录

CascadeR-CNN的一些记录《CascadeR-CNN:DelvingintoHighQualityObjectDetection》CVPR2018的一篇文章论文链接：https://arxiv.org
fourierr·2018-08-10 20:31

CVPR2018读文笔记：VITAL：VIsual Tracking via Adversarial Learning

CVPR2018一共有三篇用Adverarial思想做tracking的文章。VITAL和SINT++不约而同都是处于利用adverarial的概念对缺乏diversity的在线采集正样本进行增强。
Trasper1·2018-08-08 19:52

《Look, Imagine and Match: Improving Textual-Visual Cross-Modal Retrieval with Generative Models》

来源：CVPR2018一、Introduction第一篇同时利用GAN和ReinforcementLearning(RL)做跨媒体检索的文章。
黄鑫huangxin·2018-08-08 15:43

CVPR2018资源汇总

CVPR2018论文集下载：http://openaccess.thecvf.com/menu.py目前CVPR2018论文还不能打包下载，但可以看到收录论文标题的清单，感兴趣的可以自行google/baidu
水浩宇·2018-08-02 14:54

CVPR 2018论文解读 | 基于域适应弱监督学习的目标检测

本文是东京大学发表于CVPR2018的工作，论文提出了基于域适应的弱监督学习策略
Paper_weekly·2018-08-01 13:51

生成对抗网络——GAN（一）

Generativeadversarialnetwork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(CVer们是时候入门GAN
木盏·2018-07-30 23:08

【CVPR2018】物体检测中的结构推理网络

物体检测，是计算机视觉任务的基础，其精度将直接影响相关视觉任务的效果，在深度学习方法兴起之前，开展了很多利用场景上下文来提高检测精度的研究。近年来，随着FasterRCNN等深度学习方法的兴起，在日益强调数据和性能的背景下，对上下文关联信息的利用却鲜有尝试。本文将介绍一种结构推理网络(StructureInferenceNet，简称SIN)，将物体检测问题形式化为图结构推理，采用图结构同时建模物体
深度学习大讲堂·2018-07-30 19:00

VITAL: VIsual Tracking via Adversarial Learning论文笔记

本文是一篇很不错的关于目标跟踪算法的文章，收录于CVPR2018。
aaon22357·2018-07-29 20:31

Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 论文笔记

CascadeR-CNN:DelvingintoHighQualityObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/pdf/1712.00726.pdf该论文是CVPR2018
游离在代码上的灵魂·2018-07-28 14:07

图像修复实例解析（二）

GenerativeImageInpaintingwithContextualAttention今天介绍CVPR2018的GenerativeImageInpaintingwithContextualAttentionpaper
山水之间2018·2018-07-27 18:07

Progressive Attention Guided Recurrent Network for Salient Object Detection （PAGRN）论文笔记

openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/paper/Zhang_Progressive_Attention_Guided_CVPR_2018_paper.pdf该论文是CVPR2018
游离在代码上的灵魂·2018-07-26 16:12

2018年计算机视觉领域顶级会议时间表及文章下载

1.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR2018)Location/Date:SaltLakeCity,June18-
子季鹰才·2018-07-25 21:51

GVCNN: Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition CVPR2018论文阅读笔记

GVCNNnotes思路总结与方法概括GVCNN和MVCNN一样，也是一种基于多视图（multi-view）的、对三维物体进行识别分类的网络结构。在MVCNN中，各个view的CNN特征通过一个viewpooling层被整合成一个特征向量。这么做的缺憾在于，viewpooling层并不能关注每个view的区分性。而实际上，在使用multi-view来对一个三维物体进行表示时，有些view之间的相似
Kangel_Zenn·2018-07-24 22:53

[深度学习] [目标跟踪] Siamese-RPN论文阅读笔记

本文是我对CVPR2018上的一篇论文的一些阅读笔记和个人理解，欢迎批评指正。
qq_35945399·2018-07-24 20:53

【CVPR2018笔记】Deep Layer Aggregation

论文下载：https://arxiv.org/abs/1707.06484这篇CVPR2018会议论文其实是对于现今的网络结构（VGG、ResNet、ResNeXt、DenseNet等等)的总结抽象，了解它们的网络结构背后更深层次的内容并提出了两种比较抽象的网络结构
RainMoun·2018-07-19 15:38

论文笔记——RefineDet

会议：CVPR2018标题：《Single-ShotRefinementNeuralNetworkforObjectDetection》论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.06897
XJTU_Bugdragon·2018-07-19 10:46

论文笔记——CFENet

会议：CVPR2018标题：《CFENet:AnAccurateandEfficientSingle-ShotObjectDetectorforAutonomousDriving》论文链接：https:/
XJTU_Bugdragon·2018-07-17 20:34

SA-Siam阅读笔记：A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking

发表在CVPR2018论文地址在此摘要观察到在图像分类任务中学习的语义特征和在相似性匹配任务中学习的外观特征互补，作者构建了两个孪生网络框架，称为SA-Siam，用于实时的目标跟踪。
ShinEing72·2018-07-17 13:16

超实时性单目标跟踪网络——Siamese RPN(CVPR2018 spotlight论文)

今年sensetime在CVPR上的表现力压国内其他科研机构，直逼谷歌。以44篇论文(3oral，11spotlight，28poster)在国内一骑绝尘。其中有一篇北航大四学生李博为一作的论文SiamRPN在单目标tracking领域很有参考性。SiameseRPN论文地址:戳链接论文标题：HighPerformanceVisualTrackingwithSiameseRegionProposa
木盏·2018-07-16 17:20
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