Cvpr 第31页

【论文翻译】End-to-End Human Pose and Mesh Reconstruction with Transformers

【cvpr论文】End-to-EndHumanPoseandMeshReconstructionwithTransformers(thecvf.com)【github】microsoft/MeshTransformer

weixin_50862344·2023-01-24 07:35

CVPR 2019 | 智能体张量融合，一种保持空间结构信息的轨迹预测方法

导读本文是计算机视觉领域国际顶级会议CVPR2019入选论文《MultiAgentTensorFusionforContextualTrajectoryPrediction》的解读。

我爱计算机视觉·2023-01-23 10:33

【全网第一篇】Gibson Env 搭建复现和使用解读

项目网址：http://gibson.vision论文：http://gibson.vision/Gibson_CVPR2018.pdf官方github链接：https://github.com/StanfordVL

dspeia·2023-01-23 02:15

论文阅读：cvpr2020 行人重识别 Relation-Aware Global Attention

Relation-AwareGlobalAttentionforPersonRe-identification阅读笔记作者：ZhizhengZhang，CuilingLan，WenjunZeng，XinJin，ZhiboChen来源：CVPR2020

zqx951102·2023-01-22 23:09

YOLO v2主要看这些重点

∗†,AliFarhadi∗†UniversityofWashington∗,AllenInstituteforAI†http://pjreddie.com/yolo9000/发表时间及期刊：2017CVPRYOLOv2

深度之眼·2023-01-22 21:21

mmclassification安装与调试

MMClassification包含了诸多经典或高性能图像分类算法，复现了最新的一些论文和成果，特别是包括了大量CVPR论文的复现。

Coding的叶子·2023-01-22 18:34

CVPR2020 平衡检测与跟踪的一阶段目标跟踪项目fairMOT

目录CVPR2020平衡检测与跟踪的一步法多目标跟踪项目fairMOT一、背景二、关键性因素三、环境搭建1、系统环境和虚拟环境2、覆盖flat_hash_map.h3、安装DCNv24、手动下载Cython-bbox0.1.3

披荆斩棘的Jim·2023-01-22 11:15

CVPR2020 | 显著性目标检测，多尺度信息相互融合

点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达本文是收录于CVPR2020的有关显著性目标检测的文章，主要的创新点在特征聚合操作，可以迁移到其他需要融合深层和浅层特征点的任务中。

AI算法修炼营·2023-01-22 01:07

【显著目标检测论文】Pyramid Feature Attention Network for Saliency detection

2019发表于CVPR的一篇显著目标检测论文论文原文代码地址摘要显著性检测是计算机视觉的基本挑战之一。如何提取有效的特征是显著性检测的一个关键点。最近的方法主要是不加区分地采用融合多尺度卷积特征。

一根大白菜·2023-01-22 01:06

显著性目标检测论文总结---SSF

SSF总结Select,SupplementandFocusforRGB-DSaliencyDetectionCVPR2020RGB-D显著性检测的选择、补充和聚焦1、论文主要研究内容本文提出了一种基于全局位置和局部细节互补的精确

BingY_998·2023-01-22 01:35

形状匹配算法总结

CVPR2022：DeepOrientation-AwareFunctionalMaps:TacklingSymmetryIssuesinShapeMatchinghttps://arxiv.org/abs

AI视觉网奇·2023-01-21 17:10

【论文翻译】Semantic Graph Convolutional Networks for 3D Human Pose Regression

【iccv论文】https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhao_Semantic_Graph_Convolutional_Networks_for

weixin_50862344·2023-01-21 14:10

图像修复 2021年

1.GeneratingDiverseStructureforImageInpaintingWithHierarchicalVQ-VAE（CVPR2021）2.ImageInpaintingwithExternal-internalLearningandMonochromicBottleneck

红太狼陛下·2023-01-21 14:05

基于蒸馏损失的自监督学习算法 | CVPR 2021

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达AI科技评论报道编辑|陈大鑫AI科技评论今天给大家介绍一篇被CVPR2021收录的关于自监督的文章——S2-BNN[1]，论文作者来自

视学算法·2023-01-21 12:39

自监督学习新思路！基于蒸馏（distillation loss）的自监督学习算法

今天给大家介绍一篇CVPR2021关于自监督的文章叫S2-BNN[1]，来自CMU，HKUST和IIAI。

PaperWeekly·2023-01-21 12:32

CVPR 2021 | 自监督学习新思路！S2-BNN：基于蒸馏的自监督学习算法

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达（CVPR2021）自监督学习新思路！

Amusi（CVer）·2023-01-21 12:01

【CVPR2021】Multi-Stage Progressive Image Restoration 多阶段渐进式通用图像恢复

首发于jwxie.cnMulti-StageProgressiveImageRestorationPDFLinkGithubCodeSection1介绍图像恢复是一个从低质量的图像恢复出高清图像的任务。典型的低质量因素有噪声，模糊，水滴噪声，雾噪声等。这是一个高度病态的问题，因为本质上对一张输入的低质量图像存在无限的可行解。为此，许多工作通过增加人工设计的图像先验信息，同时限制解空间的大小为自然图

门被核桃夹了还能补脑嘛·2023-01-21 10:07

CVPR 2021|人脸属性风格解耦

作者丨李新阳@知乎来源丨https://www.zhihu.com/people/li-xin-yang-85-51编辑丨机器学习与生成对抗网络论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.01456开源代码：https://github.com/imlixinyang/HiSD相信大家还记得CycleGAN刚出来时带给大家的震撼，从CycleGAN提出后，图像翻译面临的最大的两

Tom Hardy·2023-01-21 10:02

CVPR2019| 亚洲微软研究院、阿德莱德论文：结构知识蒸馏应用语义分割

SophiaCV·2023-01-21 09:45

Generalizable Person Re-identification by Domain-Invariant Mapping Network(CVPR2019)阅读笔记

原文链接：http://www.eecs.qmul.ac.uk/~js327/Doc/Publication/2019/cvpr2019_dimn.pdf简介现有的域泛化方法假设源域和目标域共享相同的标签控件

weixin_43876725·2023-01-21 03:30

CVPR 2021 | 基于模型的图像风格迁移

公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：侯云钟|已授权转载（源：知乎）https://zhuanlan.zhihu.com/p/371101640本文从另外一个角度解读，澳洲国立大学郑良老师实验室CVPR2021

Amusi（CVer）·2023-01-21 02:58

CVPR 2022 | ELP：简单间断线性探针即可提升各种分类性能

©PaperWeekly原创·作者|梁远智单位|悉尼科技大学博士生研究方向|多模态与表示学习自序分类是CV经典任务。在之前的工作中（MHEMTNNLS2022），针对FGVC，我们曾经尝试跳出修改结构（FGVC中主要是各种partbasedmodel）和引入数据等固有思路，尝试通过更加更加简单有效的方式提升性能。我们惊讶地发现，简单的适当的困难样本挖掘足以明显的提升性能，只用简单的backbone

PaperWeekly·2023-01-20 14:14

CVPR 2021 Oral | 55.1 AP！VFNet：全面提升密集目标检测性能

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：AI人工智能初学者VarifocalNet:AnIoU-awareDenseObjectDetector论文：https://arxiv.org/abs/2008.13367https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNetVarifocalNet目标检测器在COCO上，单模型单尺度

Amusi（CVer）·2023-01-20 14:43

研究生竞赛

Thepostgraduateperiodprovidesyouwithapossibility.Therearemanywaystomakemoney.Itisrecommendedtodevoteyourtimeandenergytomorevaluablethings.AAAI、CVPR

Memmat·2023-01-20 14:41

目标检测论文阅读：VFNet算法笔记

标题：VarifocalNet:AnIoU-awareDenseObjectDetector会议：CVPR2021论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9578034

Convolution@·2023-01-20 14:08

【论文速递】CVPR2022 - MeMOT: 带有记忆得到多目标跟踪

【论文速递】CVPR2022-MeMOT:带有记忆得到多目标跟踪【论文原文】：MeMOT:Multi-ObjectTrackingwithMemory论文地址：https://arxiv.org/abs

N0thing2say·2023-01-20 14:07

CNN应用之基于R-CNN的物体检测-CVPR 2014-未完待续

转载自：深度学习（十八）CNN应用之基于R-CNN的物体检测-CVPR2014-未完待续-hjimce的专栏-博客频道-CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/hjimce/article

beihangzxm123·2023-01-20 12:18

openCVPracticalExercise学习笔记04

原创：openCVPracticalExercise学习笔记0430使用OpenCV实现图像孔洞填充31使用OpenCV将一个三角形仿射变换到另一个三角形1234567891011#Givenapairoftriangles

csdn_yuan88·2023-01-19 20:06

[CVPR-17] Focal Loss for Dense Object Detection

目录摘要IntroductionFocalLossFocalLossDefinitionRetinaNetFPNAnchors推理FocalLoss摘要在训练密集detectors时，前景-背景极度不平衡是one-stage方法accuracy低的主要原因。我们提出修改标准crossentropyloss，降低分类良好的example的权重。FocalLoss专注于在稀疏的hardexamples

zzl_1998·2023-01-19 10:00

[论文笔记]CenterNet 阅读笔记

CenterNet阅读笔记ObjectsasPoints（CVPR2019）摘要1.引言2.相关工作3.预备知识4.将物体编码为点（ObjectsasPoints）从点到边界框（Frompointstoboundingboxes

吉他A梦·2023-01-19 06:13

【论文阅读】CenterNet

论文题目：ObjectsasPoints（CVPR2019）论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf发布时间：2019.4.16机构：UTAustin，UCBerkeley

우 유·2023-01-19 06:10

【目标检测】YOLOv3 ，多尺度检测与特征融合

的优缺点4.1优点4.1缺点一、YOLOv3简介相关阅读：【目标检测】YOLOv1，one-stage目标检测算法的开山之作【目标检测】YOLOv2，对YOLOv1的多种改进YOLOv3是2018年在CVPR

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-01-18 22:15

超越 FPN 和 NAS-FPN！商汤&港中文提出 FPG，特征金字塔网格强势登场！

FeaturePyramidGrids作者团队：商汤&港中文(陈恺&林达华)&南洋理工大学&FAIR论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.03580该文章首发在arxiv上，新投稿于CVPR

Mr.Jk.Zhang·2023-01-18 20:39

超越FPN和NAS-FPN！ FPG：《Feature Pyramid Grids》特征金字塔网格强势登场！

作者团队：商汤&港中文(陈恺&林达华)&南洋理工大学&FAIR该文章首发在arxiv上，新投稿于CVPR。1引言特征金字塔网络已在目标检测中被广泛采用，以改进特征表示以更好地处理尺度变化。

baobei0112·2023-01-18 20:35

CNN网络量化--Two-Step Quantization for Low-bit Neural Networks

Two-StepQuantizationforLow-bitNeuralNetworksCVPR2018https://github.com/wps712/Two-Step-Quantization-AlexNethttps

O天涯海阁O·2023-01-18 17:12

Towards Open World Object Detection 论文阅读笔记

这是CVPR2021的一篇论文开放世界目标检测：在没有提供相关监督的情况下将无法分类的目标检测出来标记为unknown能够在后续提供这些标签时，不忘记之前的类别同时渐进地学得这些unknown的类别其实质是

sysu_first_yasuo·2023-01-18 16:55

Towards Open World Object Detection - CVPR2021 Oral（开放世界中的目标检测）

仔细研读了“TowardsOpenWorldObjectDetection”，这是今年CVPR的一篇Oral论文，算是挖了一个比较有意思的坑，开放世界中的目标检测。

一个菜鸟的奋斗·2023-01-18 16:52

Towards Open World Object Detection -CVPR2021 Oral（开放世界中的目标检测）

首先基于一个现象：人类在对事物进行观察的时候，是能够检测到每个实例，并按照自己已知的知识来对每个实例进行分类，有认知的归属到对应类别，无认知的归属到未知(unknown)，而过往的深度学习检测任务所完成的工作只能对已有认知的实例进行定位和分类，所以作者提出，能否使得检测算法达到更近似人类的认知体验？所以作者提出了“开放世界目标检测”任务。作者原文中对这个任务的解释如下：1）在没有明确监督的情况下，

努力永远不会欺骗人·2023-01-18 16:22

CVPR 2021 Towards Open World Object Detection

动机虽然目标检测技术目前已经发展得较为成熟，但如果要真正能实现让计算机像人眼一样进行识别，有项功能一直尚未达成——那就是像人一样能识别现实世界中的所有物体，并且能够逐渐学习认知新的未知物体。开放集和开放世界图像分类的进展不能简单地适用于开放集和开放世界的目标检测，开放集和开放世界的目标检测的不同之处在于：在目标检测器的训练过程中，将那些未知的目标当做背景。许多未知类的实例已经和已知目标一起引入到目

smile909·2023-01-18 16:22

论文阅读||ORE：Towards Open World Object Detection

这是CVPR2021Oral的一篇文章，这篇文章提出了目标检测的新方向。（Oral是CVPR中最优质的论文。CV界的会议一般分三级：oral、poster、workshop。

学cv的崽崽·2023-01-18 16:51

【论文阅读笔记】（2017 CVPR）See, Hear, and Read: Deep Aligned Representations

See,Hear,andRead:DeepAlignedRepresentations（2017CVPR）YusufAytar,CarlVondrick,AntonioTorralbaNotesContributionsInthispaper

小吴同学真棒·2023-01-18 16:21

CVPR 2021 Oral | OWOD：面向开放世界的目标检测 Towards Open World Object Detection

TowardsOpenWorldObjectDetection论文：https://arxiv.org/abs/2103.02603代码：https://github.com/JosephKJ/OWOD模型的任务是：在没有明确标注时，将尚未引入的目标判别为“未知”当对应标签逐渐加入后，逐渐地学习已引入的“未知”目标的类别，且不遗忘之前学习到的类别信息。主要贡献：·引入一个新颖的问题集合：开放世界目

Elpecz·2023-01-18 16:20

论文阅读：Towards Open World Object Detection

论文阅读：TowardsOpenWorldObjectDetection本篇文章是今年cvpr的oral，如有理解不当，欢迎各位大佬指正。

qq_28224799·2023-01-18 16:50

Towards open world object detection CVPR2021开放集识别率论文解读

【9】JosephKJ,KhanS,KhanFS,etal.Towardsopenworldobjectdetection[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2021:5830-5840.本文开发了一种新的方法，称为ORE，基于对比聚类，位置类别RPN网络和基于能量的未知类型识别进

appron·2023-01-18 16:49

Towards Open World Detection

TowardsOpenWorldDetection(OWOD)2021cvpr;KJJoseph†‡,SalmanKhan;澳大利亚国立大学;{cs17m18p100001,vineethnb}@iith.ac.inCode

yijun009·2023-01-18 16:46

Towards Open World Object Detection - CVPR 2021 Oral（面向开放世界的目标检测）

TowardsOpenWorldObjectDetection代码什么是开放世界中的目标检测呢？1.在没有明确监督的情况下，将未被引入的对象识别为“未知”。2.当逐步接收到相应的标签时，在不忘记之前学习过的类的情况下，逐步学习这些已识别的未知类别。图中展示了每一个增量学习的步骤，模型识别出那些未知的目标（“?”）。这些未知目标被逐渐标注（蓝色圆圈），并加入到现有的知识库（绿色圆圈）中。开放世界目标

星星有泪～·2023-01-18 16:42

PointDistiller：面向高效紧凑3D检测的结构化知识蒸馏（CVPR2022）

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2205.11098.pdf代码链接：https://github.com/RunpeiDong/PointDistiller摘要点云表示学习的显著突破促进了它们在自动驾驶汽车和虚拟现实等现实世界应用中的使用。然而，这些应用通常迫切需要不仅准确而且高效的3D对象检测。最近，知识蒸馏已被提出作为一种有效的模型压缩技术，它将知识从过度参数化的教师转

自动驾驶之心·2023-01-18 16:12

RetinaNet-Obj

真是东西多多每天都有新发现论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.09075样本不平衡问题感觉近期研究的论文相对较多，如：2019AAAIGHM，2019CVPRAP-loss，

whaosoft143·2023-01-18 13:33

cs231n笔记

CVPR,ICCV——重要的计算机视觉会议Blockworld(LarryRoberts,1963)DavidMarr'sbook:VISIONNormalizedCut(Shi&Malik,1997)

匠go·2023-01-18 11:30

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