CVPR2021 第6页

值得参考的可视化与误差分析｜HRNet团队的另一款Bottom-up人体姿态估计方法

这篇工作是HRNet团队下的一篇自底向上方法，目前更新成DEKR（CVPR2021），如果感兴趣可以直接去新的仓库查看。

Patricia_daye·2022-11-22 22:56

论文阅读笔记Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design(CVPR2021)

来源：投稿作者：kenny_vincent编辑：学姐论文阅读笔记CoordinateAttentionforEfficientMobileNetworkDesign(CVPR2021)动机&解决的问题开始读论文的时候

深度之眼·2022-11-22 20:19

Siamese 目标跟踪：Rotation Equivariant Siamese Networks for Tracking(CVPR2021)

论文RotationEquivariantSiameseNetworksforTracking参考文章1RotationEquivariantSiameseNetworksforTracking参考文章2[论文阅读2021CVPR目标跟踪]RotationEquivariantSiameseNetworksforTracking1.Motivation本文重点是处理目标的平面旋转对Siamese跟

咸咸咸虾·2022-11-22 17:51

CVPR2021：单目标跟踪

2021.10.8（ps：不是我整理的）Github上一个单目标跟踪的论文记录：SingleObjectTrackingPaperList只做一个记录，暂时不全面，持续更新→CVPR2021接收论文1.

咸咸咸虾·2022-11-22 15:07

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 论文阅读笔记

YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021论文阅读笔记这是一篇由旷视科技提出的2021超越YOLO系列的论文:YOLOX出处：CVPR2021摘要文章介绍了YOLO系列的一些经验改进

今天也学习了嗷·2022-11-22 15:01

目标检测之YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

CVPR2021下载：https://arxiv.org/abs/2107.084300.摘要有几个特点：1.anchor-free2.主干网络CSPDarknet和Focus3.DecoupledHead

Diros1g·2022-11-22 15:47

遮挡行人重识别论文阅读(2021)

1.DiversePartDiscovery:OccludedPersonRe-identificationwithPart-AwareTransformer（CVPR2021中科院）针对遮挡问题，现有的方法存在的问题有

wyl2077·2022-11-22 11:48

[计算机视觉]-CVPR2021全新Backbone-ReXNet论文解析与涨点思路理解及pytorch实现

1.资源论文：https://arxiv.org/pdf/2007.00992.pdf代码：https://github.com/clovaai/rexnet2.核心贡献个人认为就是做了一堆实验+数学推导，实质性的东西就是提出了三个设计原则2.1探讨了RepresentationalBottleneck问题RepresentationalBottleneck即特征描述的瓶颈就是中间某层对特征在空间

orangezs·2022-11-22 11:17

SE-SSD: Self-Ensembling Single-Stage Object Detector From Point Cloud（CVPR2021）三维目标检测

WuZhengWeiliangTangLiJiangChi-WingFuTheChineseUniversityofHongKong[paper][code]文章目录目录WuZhengWeiliangTangLiJiangChi-WingFuTheChineseUniversityofHongKong[paper]文章目录摘要1.Introduction2.RelatedWork3.Self-En

我是一个萌新啊·2022-11-22 10:07

CVPR2021|基于双边扩充和自适应融合方法的点云语义分割网络

SemanticSegmentationforRealPointCloudScenesviaBilateralAugmentationandAdaptiveFusion1、Motivation本期带来的是一篇2021年CVPR接收的一篇关于点云语义分割的文章。本文的核心出发点是，认为目前设备获取的点云信息过剩，而现有方法却不能很好的利用这些信息。2、目的针对点云语义分割任务，识别真实点云场景中每个

Tom Hardy·2022-11-22 00:36

Swin-Unet【CVPR2021】

文章：CaoH,WangY,ChenJ,etal.Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation[J].arXivpreprintarXiv:2105.05537,2021.代码:link.Abstract(创新点):由于卷积操作的局限性，它不能很好地学习全局和大范围的语义信息。本文提出Swin-Unet，是一种类似于Un

weixin_42069777·2022-11-22 00:20

论文笔记：Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for MedicalImage Segmentation

CVPR2021机器学习笔记：Upsampling,FCN,U-Net,U-netvariant_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客论文笔记：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows_UQI-LIUWJ

UQI-LIUWJ·2022-11-21 23:12

字节跳动多篇论文入选 CVPR 2021，精选干货都在这里了

CVPR2021，近期刚刚落下帷幕。作为计算机视觉领域三大顶级学术会议之一，CVPR每年都吸引了各大高校、科研机构与科技公司的论文投稿，许多重要的计算机视觉技术成果都在CVPR上中选发布。

字节跳动技术范儿·2022-11-21 22:29

【论文阅读】CVPR2021 跨模态检索-Learning the Best Pooling Strategy for Visual Semantic Embedding(GPO)

转载一下我自己的博客CVPR2021跨模态检索-LearningtheBestPoolingStrategyforVisualSemanticEmbedding(GPO)|陈子强的博客(czq1999.

白菜技术-小陈·2022-11-21 22:51

蒸馏+Distilling Knowledge via Knowledge Review论文笔记

Pipeline4.蒸馏的知识形式5.知识蒸馏的方法三、DistillingKnowledgeviaKnowledgeReview论文笔记1.思想介绍2.Pipeline3.实验结果参考文献一、前言近期在阅读cvpr2021

像风一样自由的小周·2022-11-21 15:31

CVPR2021:Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior

单位：腾讯PCG论文代码XintaoWang大佬（ESRGAN、EDVR作者）的力作，这篇论文和他们另一篇CVPR2021论文《GLEAN:GenerativeLatentBankforLarge-FactorImageSuper-Resolution

weixin_45703452·2022-11-21 09:54

【去噪去模糊去雨】Multi-Stage Progressive Image Restoration 多阶段渐进式通用图像恢复【CVPR2021】

论文：【CVPR2021】Multi-StageProgressiveImageRestoration多阶段渐进式通用图像恢复参考：多阶段渐进式图像恢复|去雨、去噪、去模糊|有效教程（附源码）|【CVPR2021

Ziy.·2022-11-21 07:50

【CVPR2021 去雨去模糊】Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration

原文代码Abstract1.Introduction1.1CNNs及其局限性图像修复在于去除低质量图片上的噪音以重建高质量的图片，而修复图像需要强大的图像先验。CNNs在学习广尺度数据的泛化先验上有着良好的性能，故近年出现了很多基于CNNs的方法，和传统修复方法相较，人们更偏爱于前者。“卷积”是CNN基本操作，它能够提供局部连接和平移等方差，这使得其带来在效率和泛化能力上提升的同时，也导致了两个问

Ziy.·2022-11-21 07:50

计算机视觉三大会议论文,计算机视觉顶级会议CVPR2021 最新出炉的最佳paper，陆续更新中...（附论文地址）...

作为计算机视觉领域三大顶会之一，CVPR2021目前已公布了所有接收论文ID，一共有1663篇论文被接收，接收率为23.7%，虽然接受率相比去年有所上升，但竞争也是非常激烈。

weixin_39543835·2022-11-21 03:25

Discover Cross-Modality Nuances for Visible-Infrared Person Re-Identification（超详细分析，一看就懂）

DiscoverCross-ModalityNuancesforVisible-InfraredPersonRe-Identification（发现用于可见光-红外行人重识别的跨模态细微差别）—学习笔记原文来源：CVPR2021

JJxiao24·2022-11-21 02:41

CVPR2021配准算法LoFTR的配置（LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers）

1、论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2104.00680.pdf2、代码下载地址：https://github.com/zju3dv/LoFTR3、新建虚拟python环境并激活condacreate-nLoFTRpython=3.7sourceactivateLoFTR4、安装需要的库pipinstalltorch==1.6.0einopsyacskorniaopenc

博博有个大大大的Dream·2022-11-20 21:45

逆转ISP，港科大陈启峰团队提出了可逆ISP

https://arxiv.org/abs/2103.15061code:https://github.com/yzxing87/Invertible-ISP本文是港科大陈启峰老师团队在ISP方面的工作，已中CVPR2021

HappyAIWalker·2022-11-20 20:24

CVPR2021目标检测和语义分割论文分类汇总 | 源码 |

Tom Hardy·2022-11-20 19:50

论文阅读-单中心损失指导的频率感知鉴别特征学习在人脸伪造检测中的应用

Frequency-awareDiscriminativeFeatureLearningSupervisedbySingle-CenterLossforFaceForgeryDetection（单中心损失指导的频率感知鉴别特征学习在人脸伪造检测中的应用）作者团队：会议：CVPR2021

完美屁桃·2022-11-20 15:38

89.77%准确率！谷歌大脑提出CoAtNet：结合卷积和注意力

Amusi（CVer）·2022-11-20 10:24

CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes

Amusi（CVer）·2022-11-20 10:24

TransUNet：Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation用于医疗图像分割的transformers编码器详解

原文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.04306.pdf收录：CVPR2021代码:https://github.com/Beckschen/TransUNet首篇将transformers

山城火锅有点甜·2022-11-20 05:08

SegFormer：使用Transformer进行语义分割的简单高效设计

注1：文末附【视觉Transformer】交流群想看更多CVPR2021论文和开源项目可以点击：CVPR2021-Papers-with-CodeSegFormerSegFormer:SimpleandEfficientDesignforS

Amusi（CVer）·2022-11-20 05:46

超110篇！CVPR 2021最全GAN论文汇总梳理！

超110篇，事实上仍有一些GAN论文未被包含入内……可见GAN在CVPR2021仍十分火热。后台回复2021GAN（长按红字、选中复制）获取分类、按文件夹汇总好的论文集，gan起来吧！！！等你着陆！

机器学习与AI生成创作·2022-11-20 01:17

【论文笔记】Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks

论文论文题目：BeyondSelf-attention:ExternalAttentionusingTwoLinearLayersforVisualTasks投递：CVPR2021论文地址：https:

m0_61899108·2022-11-20 00:23

论文阅读 L2M-GAN：《L2M-GAN: Learning to Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing》

论文地址：来源：CVPR2021文章目录1.背景知识2.具体算法2.1算法流程2.2损失函数2.3应用3.实验3.1定性实验3.2定量实验3.3消融实验3.4其他属性操作任务的结果总结1.背景知识深度人脸属性编辑模型力求满足两个要求

平什么阿·2022-11-19 22:34

CVPR2021 三维目标检测(3D object detection)

[1]3DIoUMatch:LeveragingIoUPredictionforSemi-Supervised3DObjectDetection(利用IoU预测进行半监督3D对象检测)论文地址代码地址[2]CategoricalDepthDistributionNetworkforMonocular3DObjectDetection(用于单目三维目标检测的分类深度分布网络)paper[3]ST3D

Belouga-·2022-11-19 20:54

CVPR2021目标检测论文

3D目标检测1.3DIoUMatch:LeveragingIoUPredictionforSemi-Supervised3DObjectDetection2.CategoricalDepthDistributionNetworkforMonocular3DObjectDetection3.ST3D:Self-trainingforUnsupervisedDomainAdaptationon3DOb

舒心远航·2022-11-19 20:17

论文阅读笔记：(2021.06 cvpr) Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection

paper:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Reading_Categorical_Depth_Distribution_Network_for_Monocular

chaoqinyou·2022-11-19 20:12

论文笔记：Semi-supervised Domain Adaptation based on Dual-level Domain Mixing for Semantic Segmentation

Semi-supervisedDomainAdaptationbasedonDual-levelDomainMixingforSemanticSegmentation最近在看CVPR2021的DomainAdaptation

Maoshuyi·2022-11-19 17:09

为何Transformer在计算机视觉中如此受欢迎

担任CVPR2021/2022领域主席。目前主要研究兴趣是基本视觉建模，视觉自监督学习，

深蓝学院·2022-11-19 15:06

CVPR 2021 | Instant-Teaching: 端到端半监督目标检测框架

关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文作者：SuperHui|来源：知乎（已获作者授权）https://zhuanlan.zhihu.com/p/359154264简单介绍一下我们CVPR2021

Amusi（CVer）·2022-11-19 11:30

CVPR 2021 论文大盘点-人脸造假检测篇

OpenCV中文网公众号·2022-11-19 10:13

论文阅读《Discriminative-Generative Representation Learning for One-Class Anomaly Detection》CVPR2021

论文阅读《Discriminative-GenerativeRepresentationLearningforOne-ClassAnomalyDetection》CVPR2021研究背景：生成式对抗网作为一种生成式自监督学习方法

研途可达·2022-11-19 10:10

异常检测论文阅读《Anomaly Detection in Video Sequences: A Benchmark and Computational Model》

异常检测论文阅读《AnomalyDetectioninVideoSequences:ABenchmarkandComputationalModel》cvpr2021关键词：异常检测、视频序列数据集、帧级别的注释

研途可达·2022-11-19 10:10

(Unsupervised Anomaly Detection)无监督异常检测领域最新研究进展 - Part 3 基于嵌入的方法（1）【持续更新...】

文章目录前言1.基于预训练模型1.1SPADE(CVPR2021)1.2PaDiM（ICPR2020）1.3PatchCore（2021）1.4FocusYourDistribution（2021）2.

我是大黄同学呀·2022-11-19 10:35

SETR 阅读笔记

目录前言1.模型的特点2.模型结构2.1Encoder2.2Decoder3.思考与分析4.下一步计划参考前言SETR是一篇CVPR2021的语义分割论文，论文将于语义分割视为Seq2Seq的预测任务，

八十八岁扶墙敲码·2022-11-19 10:30

CVPR 2021 Visual Transformer 论文合集（附20篇推荐必读ViT论文）

最近，VisualTransformer的研究热点达到了前所未有的高峰，仅CVPR2021就发表了40多篇，应用涉及：图像分类、目标检测、实例分割、语义分割、行为识别、自动驾驶、关键点匹配、目标跟踪、NAS

Phoenixtree_DongZhao·2022-11-19 01:48

参考文章速览

超分CVPR2021论文大盘点-超分辨率篇超分辨率汇总，都在这啦~https://mp.weixin.qq.com/s/pH9aYOi3q4y1rHu3j-oZ2A移动端超分的磁悬浮，推理仅需10ms！

ymy_ymy22·2022-11-14 13:51

【论文翻译】UniT: Unified Knowledge Transfer for Any-Shot Object Detection and Segmentation

UnifiedKnowledgeTransferforAny-ShotObjectDetectionandSegmentationUniT：任意样本量的目标检测和分割的统一知识转移论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021

小张好难瘦·2022-11-14 09:14

CVPR2021目标检测：少见的知识蒸馏用于目标检测（附论文下载）

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G近年来，知识蒸馏已被证明是对模型压缩的一种有效的解决方案。这种方法可以使轻量级的学生模型获得从繁琐的教师模型中提取的知识。长按扫描二维码关注我们回复“GID”获取论文1、简介然而，以往的蒸馏检测方法对不同的检测框架具有较弱的泛化性，并且严重依赖于GT，忽略了实例之间有价值的关系信息。因此，研究者提出了一种新的基于鉴别实例的检测方

计算机视觉研究院·2022-11-09 07:08

CVPR2021|| Coordinate Attention注意力机制

Paper：https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdfGitHub：https://github.com/Andrew-Qibin/CoordAttention轻量，优秀，好用！小知识我从论文中提取的只言片语。。。标准卷积本身很难对信道关系建模。显式地构建通道间的依赖关系可以增加模型对信息通道的敏感性，这些信息通道对最终分类决策的贡献更大。使用全局平均池还可以帮助模型

Fly-Pluche·2022-11-08 19:25

CVPR2021 新的注意力机制 Coordinate Attention

在以往一提到注意力机制，大家想到的都是空间注意力，通道注意力和自注意力这三个大项目。如果效果不行再加一个SE网络。基本都是这个套路，不管什么模型只要用到了注意力机制大概都是这几个注意力来回折腾。今天看文章看到了一个新的注意力方式，整个注意力的结构和方法还是比较新颖的，相比于传统的注意力机制，给大家提供了另一个思路，这也我们又可以愉快的灌水了。大部分注意力机制用于深度神经网络可以带来很好的性能提升，

skyfengye·2022-11-08 19:22

CVPR2021注意力机制：Coordinate Attention——源码

一句话总结CA注意力就是：在通道注意力的基础上兼顾其位置关系，将通道主力注意力与空间注意力联合起来。SE模块只考虑空间注意力，CBAM将空间注意力和通道注意力剥离。论文链接源码链接SEModuleCBAMModuleCAModuleclassCA(nn.Module):def__init__(self,inp,reduction):super(CA,self).__init__()#h:heigh

WeHo·2022-11-08 19:18

BEV（Bird’s-eye-view）三部曲之三：demo和验证

1.PYVA:ProjectingYourViewAttentively(CVPR2021)数据集：KITTIpaper，github，35FPS输入：单张摄像头前向图输出：roadlayoutestimationandvehicleoccupancyestimation

mathlxj·2022-11-08 14:24

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