CVPR2019

物体抓取位姿估計算法綜述_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
人间马戏团·2022-12-27 08:32

笔记：DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion

DenseFusion:6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion（CVPR2019）原文：https://ieeexplore.ieee.org/document
kadima_WEI·2022-12-25 01:00

目标检测论文解读Objects as Points：CenterNet

这篇论文中了CVPR2019。作者的想法非常具有创新性，centernet不仅仅可以用于目标检测，它具有很强的鲁棒性，可以迁移到姿态识别、3D检测等其他视觉任务中。
hhsupremehh·2022-12-24 12:39

CUGAN=CResMD+GAN | 为进一步提升调制图像复原视觉质量，先进院董超团队提出集成CResMD与GAN的CUGAN

该团队在调试图像复原方面的工作从CVPR2019的AdaFM与DNI，到ECCV2020的CResMD，再到本文CUGAN，延续了其一贯简单且实用的风格。
HappyAIWalker·2022-12-24 11:39

论文那些事—ComDefend: An Efficient Image Compression Model to Defend Adversarial Examples

ComDefend:AnEfficientImageCompressionModeltoDefendAdversarialExamples（CVPR2019）1、摘要在本文中，我们提出了一种端到端的图像压缩模型来防御对抗性示例
凉茶i·2022-12-23 21:24

论文笔记：Transferable Interactiveness Knowledge for Human-Object Interaction Detection(CVPR2019)

核心思想：学习InteractivenessKnowledge来判断是否存在人与物体的交互。用图来表示图片中的实例和关系，实例是节点，关系是边，如果采用穷举法配对，将会产生大量的边，其中大部分没有交互关系的边都应该被舍弃。思路：任何HOI数据集都可以转换成二分类标签，用来学习InteractivenessKnowledge。先用InteractivenessKnowledge进行Non-Inter
江东陆伯言·2022-12-23 13:39

深度学习(12):SemanticKITTI论文翻译与学习

SemanticKITTI论文是发表在CVPR2019上的一篇在KITTIVisionOdometryBenchmark数据集上制作语义分割数据集SemanticKITTI的文章，为基于车载激光雷达语义分割提供了大量的数据
biter0088·2022-12-22 07:31

文献解读|CVPR2019|APCNet:Adaptive Pyramid Context Network for Semantic Segmentation

论文地址：APCNet:AdaptivePyramidContextNetworkforSemanticSegmentation项目代码基于Pytorch，但尚未开源背景最近的研究表明结合上下文特征能够显著的提升深度语义分割模型性能。这些模型的差异仅仅在于在实际中它们构造上下文特征的方式不同。这篇文章首先介绍了语义分割任务中上下文特征的三个理想特性。作者发现尽管Global-guidedLocal
Akita·wang·2022-12-21 12:11

深度识别：论文阅读_2S-AGCN CVPR2019（基于骨架的动作识别的两流自适应图卷积网络）

这里写目录标题资料过去问题主要贡献自适应图卷积层自适应图卷积块自适应图卷积网络双流网络资料论文：论文源码：代码过去问题图的拓扑是手动设置的，并且固定在所有图层和输入样本上骨骼数据的二阶信息（骨骼的长度和方向）对于动作识别自然是更有益和更具区分性的，在现有方法中很少进行研究。ST-GCN图形构建过程中三个缺点：1.使用的骨架图是启发式预定义的，仅表示人体物理结构，对动作识别不是最佳。例如读书和拍手，
sky_柘·2022-12-18 14:45

PointRCNN网络结构及原理

PointRCNN简介CVPR2019，Kitti三维目标检测测试当年第一Motivation:PointRCNN两个阶段第一个阶段先生成3dboundingboxproposals第二个阶段：对3dbox
竹之雅·2022-12-18 13:02

体素CVPR2019（二）DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation

《DeepSDF:LearningContinuousSignedDistanceFunctionsforShapeRepresentation》论文解读Abstract1.ModelingSDFswithNeuralNetworks2.LearningtheLatentSpaceofShapes原文：DeepSDF:LearningContinuousSignedDistanceFunction
Raywit·2022-12-17 09:46

[CVPR2019]GANFIT: Generative Adversarial Network Fitting for High Fidelity 3D Face Reconstruction

标题：GANFIT:GenerativeAdversarialNetworkFittingforHighFidelity3DFaceReconstruction链接：https://arxiv.org/pdf/1902.05978这篇文章处理的问题就是从一张2D图片恢复人脸3D形状的问题，使用了经典的3DMM框架，最大的亮点就是在生成纹理图的时候用了GAN。模型输入的三个参数其实可以分为两个部分，
深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-15 22:32

FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection(论文阅读笔记)

本文是CVPR2019的文章，基于Anchor-free。论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01355代码链接：当前mmdetection中有focs的相关code实现。
酉意铭·2022-12-15 11:57

论文阅读Reconstructing CT from Biplanar X-Rays with Generative Adversarial Networks

ReconstructingCTfromBiplanarX-RayswithGenerativeAdversarialNetworks基于生成对抗网络的双平面x线重建CT来源：CVPR2019作者单位：
A2333fun·2022-12-15 09:45

CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation论文解读

这是ICCV2019的用于语义分割的论文，可以说和CVPR2019的DANet遥相呼应。
咆哮的阿杰·2022-12-15 07:37

第七周作业：注意力机制的学习

文章目录【BMVC2018】BAM:BottleneckAttentionModule【CVPR2019】DualAttentionNetworkforSceneSegmentation【CVPR2020
QxwOnly·2022-12-14 07:37

第7周学习任务：注意力机制论文泛读

文章目录【BMVC2018】BAM:BottleneckAttentionModule创新点结构图【CVPR2019】DualAttentionNetworkforSceneSegmentation创新点结构图
洋-葱·2022-12-14 07:36

基于几何学习图像的三维重建发展_基于深度学习的三维重建算法：MVSNet、RMVSNet、PointMVSNet、Cascade系列...

2019年，2020年又有多篇改进：RMVSNet(CVPR2019),PointMVSNet(ICCV2019),P-MVSNet(ICCV2019),MVSCRF(ICCV2019),Cascade
weixin_39607240·2022-12-11 14:23

"我爱计算机视觉"干货集锦分类汇总（2019年3月9日）

——《为学》[清]彭端淑目标检测CVPR2019|StereoR-CNN3D目标检测CVPR2019|斯坦福学者提出GIoU，目标检测任务的新Loss目标检测训练trick超级大礼包—不改模型提升精度，
我爱计算机视觉·2022-12-11 01:38

【开集识别论文解读】C2AE: Class Conditioned Auto-Encoder for Open-set Recognition——CVPR2019

原文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01198开集识别的一般场景设定如图1所示，我们已知四类图片，但是在测试过程中，可能会出现不属于任何一类的样本，而开集识别的目标就是识别出未知类，并且对已知类正确分类。本文将开集识别任务分成了两个子任务：闭集分类和开集识别。训练过程如图2中的1）和2）所示。1.Closed-setTraining(Stage1)给定一个batch的图
努力学习滴兔兔·2022-12-10 19:14

【开集识别论文解读】Classification-Reconstruction Learning for Open-Set Recognition——CVPR2019

论文原文：https://arxiv.org/pdf/1812.04246v2.pdf本文提出的CROSR利用潜在表示进行重建，并在不损害已知类别分类精度的情况下实现鲁棒未知检测。开集分类器可以检测不属于任何训练类的样本。通常，它们将概率分布拟合到某些特征空间中的训练样本中，并将异常值检测为未知值。对于表示样本的特征，几乎所有现有的深度开集分类器都依赖于通过完全监督学习获得的特征，如图1（a）所示
努力学习滴兔兔·2022-12-10 19:13

DANet：Dual Attention Network for Scene Segmentation论文解读和源代码详解

今天为大家带来一篇CVPR2019的语义分割的一篇文章，我认为也是非常新颖的了。其中的对偶结构生成的attentionmap我认为很容易嵌入到其他网络中完成其他任务。
咆哮的阿杰·2022-12-09 21:35

【论文阅读】DANet（CVPR2019）

论文题目：DualAttentionNetworkforSceneSegmentation论文地址：https://arxiv.org/pdf/1809.02983.pdf代码地址：https://github.com/junfu1115/DANet自注意力讲解：https://blog.csdn.net/qq_37935516/article/details/104123018文章贡献：1.提出
络小绎·2022-12-09 21:35

语义分割系列11-DAnet（pytorch实现）

DAnet：DualAttentionNetworkforSceneSegmentation发布于CVPR2019，本文将进行DAnet的论文讲解和复现工作。
yumaomi·2022-12-09 21:34

【三维目标检测】Pointpillars（一）

PointPillars是一种基于体素的三维目标检测算法，发表在CVPR2019《PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds》。
Coding的叶子·2022-12-09 15:23

论文阅读：Augmentation for small object detection(小目标检测的增强)-CVPR2019

论文题目：Augmentationforsmallobjectdetection文章目录论文题目：Augmentationforsmallobjectdetection1.介绍1.1背景1.2小目标检测困难的原因2.方法2.1Oversampling2.2Copy-Pasting3.实验结果3.1Oversampling3.2Copy-Pasted3.3Copy-PastedStrategies论
欢天喜地小姐姐·2022-12-09 02:07

车道线算法合集——各个车道线论文代码地址、算法总结、优劣分析

车道线算法合集一、SCNN1.1核心算法1.2总结二、LaneNet2.1核心算法2.2总结三、End2endbyLeastSquaresFitting（CVPR2019）3.1核心算法3.2总结四、PINet
我宿孤栈·2022-12-08 19:39

【机器学习】子空间聚类

前言参考文献[1]子空间聚类(转)[2]子空间聚类[3]聚类系数Clusteringcoefficient[4]学习CVPR2019论文《自监督卷积子空间聚类网络》
一穷二白到年薪百万·2022-12-08 07:18

CVPR 2019 | 旷视研究院提出TACNet，刷新时空动作检测技术新高度

全球计算机视觉三大顶级会议之一CVPR2019将于当地时间6月16-20日在美国洛杉矶举办。届时，旷视研究院将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落地。
PaperWeekly·2022-12-08 05:23

DL methods for shape as implicit surfaces

目录1、LearningImplicitFieldsforGenerativeShapeModeling(CVPR2019)2、Occupancynetworks:Learning3dreconstructioninfunctionspace
Rusian_Stand·2022-12-08 00:52

依据imu姿态角计算z轴倾角_[姿态估计] DenseFusion详解

今天分享一篇关于6D姿态估计任务的paper：《DenseFusion:6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion》来源于CVPR2019，作者李飞飞等人。
weixin_39646706·2022-12-07 14:03

[读论文]CVPR2019: Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space

目录核心思想涉及到的底层模块网络结构训练mesh提取实验概述三方面实验baseline方法：Dataset:ShapeNet评价指标（Metrics）：具体实验表达能力实验单个图像3D重建实验：ShapeNet：realdata点云补全实验：体素重建实验无条件mesh生成消融实验（AblationStudy）代码运行配环境个人笔记核心思想本文提出了一种3D图形的表示方法，并给出了得到他的网络架构和
YuQiao0303·2022-12-06 10:26

openpcdet之pointpillar代码阅读——第三篇：损失函数的计算

文章目录0.检测头的设计1.损失计算的理论2.生成anchors3.GT与anchor的匹配4.box编码5.损失函数设计pointpillar相关的其它文章链接如下：【论文阅读】CVPR2019|PointPillars
非晚非晚·2022-12-06 09:02

记录一个深度学习pytorch训练模板的搭建心得（自查用）

首先，要搭建的训练代码是实验室师兄在CVPR2019上发表的已开源文章SRFBN，非常感谢师兄的搭建的深度学习模板。
他的北方·2022-12-05 12:44

cvpr2019 目标检测算法_做目标检测，这6篇就够了：CVPR 2020目标检测论文盘点

CVPR2020会议上，有哪些目标检测论文值得关注？目标检测是计算机视觉中的经典问题之一。凭借大量可用数据、更快的GPU和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。前不久结束的CVPR2020会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中6篇有价值的目标检测论文。论文清单AHierarchicalGraphNetworkfor3DObjectDete
weixin_39585463·2022-12-05 11:21

CVPR2019:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

摘要IntersectionoverUnion(IoU)isthemostpopularevaluationmetricusedintheobjectdetectionbenchmarks.However,thereisagapbetweenoptimizingthecommonlyuseddistancelossesforregressingtheparametersofaboundingbox
东升董事长·2022-12-03 15:17

PointRCNN 学习笔记

《PointRCNN:3DObjectProposalGenerationandDetectionfromPointCloud》CVPR2019前言PointRCNN方法示意PointRCNN是CVPR2019
THE@JOKER·2022-12-03 08:46

CVPR2019 | 步步为营！通过迭代式模糊核预测提高超分辨质量

基于迭代模糊核修正的盲超分辨方法本文解读一篇由港中文(深圳)与哈工大合作发表在CVPR2019的超分辨方向的论文，该工作与几篇近年的文章密切相关，相关部分我已在文中做了必要的说明和解释，更多细节可点击此处深入了解
AI 研习社·2022-12-03 07:45

[CVPR2019](D3DFR)Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning From Single Image

标题：Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning:FromSingleImagetoImageSet链接：https://arxiv.org/pdf/1903.08527亮点：主要是提出了通过同一人多张图来生成更精细的人脸3D模型的方案，主要框架是基于3DMM的。Lambertiansurface-朗伯面：即入射光会向所有方向
深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-02 10:21

深度学习之路=====12=====＞＞MNasNet(tensorflow2)

简介原文：MnasNet:Platform-AwareNeuralArchitectureSearchforMobile来源:CVPR2019作者：Google(MingxingTan,BoChen,RuomingPang
啥都会点的大秀·2022-12-02 10:14

字符识别

DatasetandModelAnalysis（CVPR2019）2DAttentionNetworkforSceneTextRecognition（2019）SEED（CVPR2020）TowardsAccurateSceneTextRecognitionwit
进击的煎饼果子·2022-12-02 06:25

CVPR 2019 论文汇总（按方向划分，0409 更新中）[转载]

转载链接：http://bbs.cvmart.net/topics/302/cvpr2019paper作为计算机视觉领域三大顶会之一，CVPR2019（2019.6.16-6.19在美国洛杉矶举办）被CVers
qq_22169787·2022-12-01 15:54

[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

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

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

CVPR2019| CVPR论文

转自机器视觉联盟：https://blog.csdn.net/Sophia_11/article/details/88672635【1】LearningRegularityinSkeletonTrajectoriesforAnomalyDetectioninVideos（RomeroMorais;VuongLe;TruyenTran;BudhadityaSaha;MoussaMansour;Sve
Mihu_Tutu·2022-11-29 02:32

【翻译ver】LesaNet论文阅读(CVPR2019)——医学影像

HolisticandComprehensiveAnnotationofClinicallySignificantFindingsonDiverseCTImages:LearningfromRadiologyReportsandLabelOntology论文阅读Contents0LinksAbstract1.Introduction2.RelatedWork3.LabelMiningandOntol
STARBLOCKSHADOW·2022-11-26 01:33

【0514 更新中】CVPR 2019 论文汇总 按方向划分

CVPR2019论文汇总（按方向划分，0514更新中）作为计算机视觉领域三大顶会之一，CVPR2019（2019.6.16-6.19在美国洛杉矶举办）被CVers重点关注。
qq_41895190·2022-11-25 10:05

论文盘点：ICCV 2019 Top 20，MobileNetV3居首！

继盘点CVPR2019，ECCV2018Top20论文后：时隔一年，盘点CVPR2019影响力最大的20篇论文时隔两年，盘点ECCV2018影响力最大的20篇论文本文盘点ICCV2019的Top20的论文
OpenCV中文网公众号·2022-11-25 09:44

Multi-Person Pose Estimation with Enhanced Channel-wise and Spatial Information 阅读笔记

增强通道和空间信息的多人姿态估计CVPR2019论文链接代码貌似尚未公开摘要：融合多尺度特征图给姿态估计带来了重大进展，但很少有方法关注增强特征图的通道和空间信息。
AnZhiJiaShu·2022-11-25 08:43
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