Cvpr 第33页

论文笔记&&网络复现：Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation

文章为2018年CVPR中的一篇经典文章，较少了语义分割UDA几大研究领域中的一个方向——基于对抗学习的UDA。论文地址：https://arxiv.org/abs/

ZwaterZ·2023-01-14 23:51

深度学习方法中 3D目标检测数据预处理综述

作为本篇博文的引言，我们先给一种博主制作的比较重要的3D检测方法图鉴，如下，就笔者的个人理解，今年的CVPR出现了很多的one-stage的方法，同时出现了很多融合的方法，这里的融合有信息融合，有representat

视觉鸟·2023-01-14 17:51

CVPR 2022：Generalized Few-shot Semantic Segmentation 解读

本篇是发表在CVPR2022

李响Superb·2023-01-14 15:51

CVPR 2022 | 阿里&华科提出：针对场景文本检测的视觉语言模型预训练

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：CSIG文档图像分析与识别专委会本文简要介绍了发表于CVPR2022的论文“Vision-LanguagePre-TrainingforBoostingSceneTextDetector

Amusi（CVer）·2023-01-14 15:19

CVPR 2022 Oral | 从图形学顶会到视觉顶会：一份改良何恺明早期工作的图像拼接矩形化新基准...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：廖康|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/492174095论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.03831数据集和代码链接：https://github.com/nie-lang/DeepRectangling1.研究动机图1.拼接图不规则

Amusi（CVer）·2023-01-14 15:49

CVPR 2022 | 新标注形式！国科大提出CPL：只标一个粗点的多类别多尺度目标定位任务...

Amusi（CVer）·2023-01-14 15:49

CVPR 2022 | 北大&字节AI提出DA-WSOL：弱监督物体定位新框架

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：机器之心|作者：朱磊将弱监督物体定位看作图像与像素特征域间的域自适应任务，北大、字节跳动提出新框架显著增强基于图像级标签的弱监督图像定位性能。物体定位作为计算机视觉的基本问题，可以为场景理解、自动驾驶、智能诊疗等领域提供重要的目标位置信息。然而，物体定位模型的训练依赖于物体目标框或物体掩模等密集标注信息。这些密集标签的获取

Amusi（CVer）·2023-01-14 15:48

【论文速递】CVPR2022 - 泛化的小样本语义分割

【论文速递】CVPR2022-泛化的小样本语义分割【论文原文】：GeneralizedFew-shotSemanticSegmentation获取地址：https://openaccess.thecvf.com

凤⭐尘·2023-01-14 15:48

【深度学习YOLO系列】对YOLO v2的解读

yolo_v2论文发表在CVPR2017。v2算法在v1的基础上可以说是飞跃性提升，吸取诸子百家之优势。同时，v2的论文也是目前为止yolo系列论文里干货最多的文章。

进击的Explorer·2023-01-14 13:57

目标检测（3）--YOLOV4、YOLOV5

YOLOV51、导论2、网络结构3、基本思想（1）BackBone的改进（2）SPPF结构（3）数据增强4、训练策略一、YOLOV41、导论YOLOV4诞生于AlexeyBochkovskiy等人在2020CVPR

Struart_R·2023-01-14 12:34

【论文精读】：Global Matching with Overlapping Attention for Optical Flow Estimation

作者：ShiyuZhao，LongZhao，ZhixingZhang，EnyuZhou，DimitrisMetaxas来源：CVPR2022摘要1、想要解决什么问题？

葡萄味儿的小萌新·2023-01-14 12:50

【图像分割论文阅读】DeepLabV3+:Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for SemanticImageSegmentation

本文出自谷歌Liang-ChiehChen团队，收录于CVPR2018论文地址Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation

LawenceRay·2023-01-14 12:48

有向加权图最大弱连通分支_Weakly Supervised VAD | 弱监督视频异常检测

1.CVPR2018:RealWorldAnomalyDetectioninSurveillanc

weixin_39788986·2023-01-14 11:26

异常检测论文阅读笔记《MIST: Multiple Instance Self-Training Framework for Video Anomaly Detection》

MIST:MultipleInstanceSelf-TrainingFrameworkforVideoAnomalyDetection论文来源：CVPR2021原论文地址链接相关代码链接本论文关键词：Weaklysupervised

研途可达·2023-01-14 11:25

论文阅读 (64)：Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature Magnitude Learning

1.1题目1.2代码1.3摘要1.4Bib2RTFM2.1理论动机2.2多尺度时间特征学习2.3特征量级学习2.4RTFM帧级分类器3实验3.1数据集和度量标准3.2实现细节1引入1.1题目 2021CVPR

因吉·2023-01-14 11:53

论文阅读-《Deep Matching Prior Network:Towards Tighter Multi-oriented Text Detection》

CVPR2017byYuliangLiu&LianwenJin1.Motivation对于自然文本的检测任务，原来的方法都专注于用矩形框来对文本进行定位。

yj_isee·2023-01-14 09:50

清华&微软最新3D模型变形工作：Deformed Implicit Field论文分享（1）

DeformedImplicitFieldRepresentationTemplateImplicitFieldDeformationFieldandCorrectionField总结后续前言这是一篇清华大学和微软亚洲研究院合作发表在CVPR

码零4年·2023-01-14 09:43

CVPR 2015 之深度学习总结

Part1－AlexNet和VGG-Net摘要－今年的CVPR非常的火爆，总共有2800多人参与，相比去年增加了700多人，这与deeplearning的异军突起是不无关系的。

南山牧笛·2023-01-13 20:09

【论文笔记：Progressive Feature Alignment for Unsupervised Domain Adaptation 2019 CVPR】

ProgressiveFeatureAlignmentforUnsupervisedDomainAdaptation概览动机PFAN结构图理论分析插图实验结果1.Introduction2.RelatedWork3.ProgressiveFeatureAlignmentNetwork3.1.TaskFormulation3.2.Easy-to-HardTransferStrategy3.3.Ada

十月十二日·2023-01-13 16:39

＜Visual Relationship Detection with Internal and External Linguistic Knowledge Distillation＞论文阅读

论文链接：论文论文简介：这是一篇CVPR2018的论文，主要针对的是VisualRelationshipDetection任务。

以天为尊，化灵成神·2023-01-13 16:35

Multi-Object Tracking with Multiple Cues and Switcher-Aware Classification 论文笔记

Multi-ObjectTrackingwithMultipleCuesandSwitcher-AwareClassification似乎是商汤投CVPR2019的论文。

图波列夫·2023-01-13 15:04

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

具有注意的生成对抗网络的细粒度文本到图像生成时间：2018作者：TaoXu,PengchuanZhang,QiuyuanHuang,HanZhang,ZheGan,XiaoleiHuang,XiaodongHeCVPRAbstract

我是喵喵酱·2023-01-13 13:51

SegAttnGAN: Text to Image Generation with Segmentation Attention 论文解读

题目：Segattingan：关注分割的文本到图像生成时间：2020.5作者：苟玉川,吴千城,李明浩,龚柏,韩梅被CVPR2020的AI内容创作研讨会录取Abstract在本文中，我们提出了一种新的生成网络

我是喵喵酱·2023-01-13 13:20

DF-GAN: A Simple and Effective Baseline for Text-to-Image Synthesis论文解读

题目：DF-GAN:一种简单有效的文本-图像合成基线时间：2022CVPRAbstract从文字描述中合成高质量的逼真图像是一项具有挑战性的任务。

我是喵喵酱·2023-01-13 13:12

论文阅读笔记—CVPR2022—Point-NeRF

论文链接：https://arxiv.org/abs/2201.08845主要内容：将传统的MVS方法和NeRF进行结合，提出了基于点云的NeRF，该方法利用点云信息，可以避免在“emptyspace”上浪费大量时间，从而提高效率，与NeRF相比有几十倍的提速。创新点：①将点云与NeRF结合②具有一定的泛化性（与MVSNeRF相似）阅读本篇博客，你需要：①了解NeRF模型②了解MVSNet颜色标记

CV小小白·2023-01-13 11:52

【论文简述】MVS2D: Efficient Multi-view Stereo via Attention-Driven 2D Convolutions（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：ZhenpeiYang2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、注意力、单目、深度学习5.探索动机：现在的方法比较慢。

华科附小第一名·2023-01-13 11:22

CVPR 2021 论文大盘点-超分辨率篇

大家可以在：https://openaccess.thecvf.com/CVPR2021?day=all按照题目下载这些论文。如果想要下载所

OpenCV中文网公众号·2023-01-13 09:41

CVPR2019 无监督异常检测/定位数据集：MVTec AD

AComprehensiveReal-WorldDatasetforUnsupervisedAnomalyDetection》简介MVTecAD是MVtec公司提出的一个用于异常检测的数据集，发布于2019CVPR

我是大黄同学呀·2023-01-13 09:39

CVPR21 - BasicVSR：简单有效的视频超分辨率Baseline

文章目录原文信息初识相知组件分析BasicVSRIconVSR部分实验回顾原文信息原文链接初识相比于图像超分，视频超分(VSR，VideoSuper-Resolution)显然是一件更具挑战性的任务。视频超分比图像超分多了时间维度的信息、更为复杂，而在当时，现有的SOTA方法都基于各种各样的复杂设计，对于各组件也缺乏详细的分析。所以这篇文章的核心贡献点就是：对目前VSR(vediosuper-re

我是大黄同学呀·2023-01-13 09:38

【论文阅读】【三维语义分割】Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networks for LiDAR Segmentation

Cylinder3DCylindricalPartitionbackboneDDCMPoint-wiseRefinementModuleExperimentablationstudyGeneralizationAnalyses总结CylindricalandAsymmetrical3DConvolutionNetworksforLiDARSegmentation投递CVPR2021

麒麒哈尔·2023-01-12 23:57

3D 语义分割——Cylinder3D

提出一个使用圆柱形（cylindrical）分割方式和非对称三维卷积（asymmetrical3Dconvolution）的网络框架，从而用来探索三维结构并应对由于稀疏和变化的点云密度而造成的问题提出的方法（CVPR2021

Lemon_Yam·2023-01-12 23:54

详解3D点云分割网络 Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networksfor LiDAR Segmentation

本文介绍一篇3D点云分割网络：Cylinder3D，论文已收录于CVPR2021。

自动驾驶小学生·2023-01-12 23:52

(CVPR 2020) PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection

Abstract我们提出了一种新颖的高性能3D目标检测框架，名为PointVoxel-RCNN(PV-RCNN)，用于从点云进行准确的3D目标检测。我们提出的方法深度集成了3D体素卷积神经网络(CNN)和基于PointNet的集合抽象，以学习更多有区别的点云特征。它利用了3D体素CNN的高效学习和高质量proposals以及基于PointNet的网络的灵活感受野。具体来说，所提出的框架通过一个新颖

fish小余儿·2023-01-12 22:49

cvpr 注意力机制_今日论文|Transformer++刷新翻译SOTA&跨越语言鸿沟的视觉共享嵌入&高度驱动注意力网络&多语言问答数据集&MORE...

这些论文主要来自CVPR，AAAI，ECAI，AISTATS，ESWC，WAAS，JMLR等会议与期刊。

王清贤·2023-01-12 21:40

【论文笔记】TransFG: A Transformer Architecture for Fine-Grained Recognition

disadvantagesofCNNadvantageofTransformer整体结构改进点1、overlappingpatchesPartSelectionModuleContrastivefeaturelearning总结简介2021年3月由字节跳动在CVPR

事多做话少说·2023-01-12 21:36

CVPR2019 GIoU

CVPR2019论文《GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression》论文地址：https://arxiv.org

YF-Zhang·2023-01-12 18:33

算法的trick_ATSS : 目标检测的自适应正负anchor选择，很扎实的trick | CVPR 2020

论文指出one-stageanchor-based和center-basedanchor-free检测算法间的差异主要来自于正负样本的选择，基于此提出ATSS(AdaptiveTrainingSampleSelection)方法，该方法能够自动根据GT的相关统计特征选择合适的anchorbox作为正样本，在不带来额外计算量和参数的情况下，能够大幅提升模型的性能，十分有用来源：晓飞的算法工程笔记公众

张维为·2023-01-12 16:56

ATSS 论文阅读笔记以及核心代码解析

BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection本篇论文也是入选了2020年的CVPR

零记忆_CV小白·2023-01-12 16:22

目标检测论文阅读：ATSS算法笔记

标题：BridgingtheGapBetweenAnchor-BasedandAnchor-FreeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection会议：CVPR2020

Convolution@·2023-01-12 16:13

自动驾驶中Camera/Lidar/Radar如何识别异常目标和场景（CVPRW2022）

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！后台回复【领域综述】获取自动驾驶全栈近80篇综述论文！后台回复【数据集下载】获取计算机视觉近30种数据集！论文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.07974.pdf1摘要现如今，自动驾驶汽车的感知在封闭路况下

自动驾驶之心·2023-01-12 12:45

深度稳定学习：因果学习的最新进展 | 清华大学团队 CVPR 研究

2021-05-0213:44:18作者|陈大鑫、张兴璇这都2021年了，对AI而言，识别出猫猫狗狗肯定再简单不过了。可是，可是，AI真的有那么「丝滑」吗？并没有——如上图所示，当训练分类器时，给定的数据集中狗大多在草地上、而猫大多在雪地上，这时为了最小化训练的风险损失，AI就可能把草地当作判断狗的要素。所以当测试时看到草地上的猫，AI就会“指猫为狗”。那么为什么上述机器学习模型容易在数据分布变化

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-12 12:39

迁移学习——Joint Geometrical and Statistical Alignment for Visual Domain Adaptation

《JointGeometricalandStatisticalAlignmentforVisualDomainAdaptation》学习2017CVPR文章目录摘要一、介绍二、相关工作2.1以数据为中心的方法

orokok·2023-01-12 12:06

CVPR 2021 | 自适应激活函数ACON: 统一ReLU和Swish的新范式

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文作者：NingningMA|本文系CVer粉丝投稿https://zhuanlan.zhihu.com/p/363274457论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.04759代码：https://github.com/nmaac/acon本文提出一种新的激活函数ACON(activateornot)，

Amusi（CVer）·2023-01-12 11:13

GitHub：Anchor-free目标检测最全资料集锦

近两年里，CVPR2019、ICCV2019、CVPR2020和ECCV2

Amusi（CVer）·2023-01-12 10:57

图像风格迁移cvpr2020_浅谈风格迁移（二）任意风格迁移

--本文来自于VIPLab的黄宇杰同学撰稿(接上篇)AdaIN在17年ICCV中，AdaIN[10]横空出世，完成了任意风格迁移。AdaIN的思路不同于之前的想法，它致力于从一张图片由VGG16输出的特征图中分别提取内容和风格信息，并且将这两个信息分离开来(这个想法和StyleBank[11]有些类似)。作者根据前人的工作和自己的实验研究发现，图片由卷积神经网络提取的特征图的每个通道中数据的均值和

郭啧西·2023-01-12 07:23

CVPR2021论文--深度学习GAN&&图像处理--论文笔记3

/1Image-to-imageTranslationviaHierarchicalStyleDisentanglement通过层次风格解缠的图像到图像的转换paper：https://arxiv.org/abs/2103.01456code：https://github.com/imlixinyang/HiSD多标签和多风格的图像到图像的转换显著发展，但是由于标签中未探索的独立性和排他性，现有的

竹篓有个天·2023-01-12 06:36

CVPR2021论文--深度学习GAN&&图像处理--论文笔记

/1Image-to-imageTranslationviaHierarchicalStyleDisentanglementpaper：https://arxiv.org/abs/2103.01456code：https://github.com/imlixinyang/HiSD/2EncodinginStyle:aStyleGANEncoderforImage-to-ImageTranslati

竹篓有个天·2023-01-12 06:06

语义分割-Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation-2-miou计算

这篇文章主要介绍2021的cvpr论文美团学者对经典分割架构BiSeNet的RethinkingRethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation源代码中作者是如何计算

元平·2023-01-12 02:18

【语义分割】11、Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation

4.1消融实验4.2和SOTA方法对比论文:https://arxiv.org/abs/2104.13188代码:https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg出处：CVPR2021

呆呆的猫·2023-01-12 02:45

语义分割-Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation-1-Cityscapes数据集

这篇文章主要介绍2021的cvpr论文美团学者对经典分割架构BiSeNet的RethinkingRethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation我将用Cityscapes

元平·2023-01-12 02:14

推荐频道

Cvpr