ECCV2018

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

Simple Baselines for Human Pose Estimation 阅读笔记

SimpleBaseline姿态估计阅读笔记ECCV2018论文链接代码链接摘要：近年来，姿态估计在取得重大进展的同时，总体算法和系统复杂性也日益增加，加剧了算法分析和比较的难度，本项工作提供了一个简单有效的
AnZhiJiaShu·2022-11-25 08:43

(ESRGAN)增强型超分辨率生成对抗网络-解读与实现

在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像，今天要介绍的这篇文章——ESRGAN:EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworks，它发表于ECCV2018
weixin_34390996·2022-11-25 04:11

NTS-Net

ECCV2018细粒度分类paper：LearningtoNavigateforFine-grainedClassification作者无私的将代码公布了出来，源码基于pytorch。
景唯acr·2022-11-24 16:07

计算机视觉中的注意力模块———CBAM

CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule本篇文章录用于ECCV2018：CBAM：卷积块注意模块论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.06521
practical_sharp·2022-11-23 22:36

YOLOv5与结构重参数化以及ShuffleNetV2激情碰撞【人脸检测GUI系统】

YOLOv5与结构重参数化以及ShuffleNetV2激情碰撞【人脸检测GUI系统】一、主干网络替换为ShuffleNetV2【ECCV2018】1、目前，神经网络架构设计主要由计算复杂度的间接指标（即
qq_57064445·2022-11-22 16:20

论文阅读-Learning-based Video Motion Magnifification

MotionMagnification一、论文信息题目：Learning-basedVideoMotionMagnifification作者团队：会议：ECCV2018二、主要贡献使用深度学习端到端地进行运动放大
完美屁桃·2022-11-20 15:38

旷视科技提出ShuffleNet V2和四个网络架构设计准则

全球计算机视觉三大顶会之一ECCV2018（EuropeanConferenceonComputerVision）即将于9月8-14日在德国慕尼黑拉开帷幕。
fiersies·2022-11-12 09:29

特征图注意力_CBAM：卷积块注意力模块

---ECCV2018论文地址arxiv.org该论文来自ECCV2018。提出了卷积块注意力模块(CBAM)，这是一种简单有效的卷积神经网络注意模块。
weixin_39570838·2022-10-30 17:08

CV中的Attention机制总结

中的Attention机制注意力机制CV中的注意力机制卷积神经网络中常用的Attention视觉注意力机制在分类网络中的应用SE-Net(CVPR2017)ECA-Net(CVPR2020)CBAM(ECCV2018
一直特立独行的猫1994·2022-09-30 07:26

ECCV2018论文，以及相关比赛地址

原ECCV2018论文解读及资源集锦（10月17日更新，含全部论文下载链接）2018年08月20日17:41:38extremevision阅读数：8983版权声明：本文为极市平台原创，转载请附原文链接
贝猫说python·2022-09-24 18:31

车牌识别调研总结

来自巴西阿雷格里港大学的学者发表于ECCV2018的论文http://url.cn/5tnTl9p《LicensePlateDetectionandRecognitioninUnconstrainedScenarios
冰雪棋书·2022-09-04 07:31

ECCV2018超分辨率MSRN：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution

这篇文章主要创新点是：使用多尺度残差块充分提取图片特征问题（1）目前的研究倾向于使用更深层次的卷积神经网络来提高性能。但是随着网络深度的增加，训练过程中出现的问题越来越多，需要更多的训练技巧。导致很多方法难以复现；（2）特征利用不足，随着网络深度的增加，特征在传输过程中逐渐消失。如何充分利用这些特征，是网络重建高质量图像的关键；（3）可扩展性差；贡献提出了一种新的多尺度残差网络(MSRN)来充分利
lpppcccc·2022-09-04 07:37

视频增强论文Spatio-Temporal Transformer Network for Video Restoration阅读笔记

论文来源：ECCV2018论文链接：Spatio-TemporalTransformerNetworkforVideoRestoration|SpringerLink概述：改进STN(空间变换网络)为STTN
_,_·2022-07-04 07:08

Simple-baseline for human pose estimation（官方代码）解析+制作自己的数据集

1、简述该开源项目的基本信息1）是ECCV2018年有关“Top-down多人姿态估计”的成果，来自微软亚洲研究院，更进一步的工作是“HR-Net”。
Xiaoxin_05·2022-06-28 08:03

python神经网络ShuffleNetV2模型复现详解

目录什么是ShuffleNetV2ShuffleNetV21、所用模块2、网络整体结构网络实现代码什么是ShuffleNetV2据说ShuffleNetV2比Mobilenet还要厉害，我决定好好学一下这篇是ECCV2018
·2022-05-07 14:56

语义分割算法性能比较_语义分割江湖那些事儿

他将向我们分享旷视研究院Detection组近两年持续在做的SemanticSegmentation相关工作，代表性成果主要有1)GCN(CVPR2017)、2)DFN(CVPR2018)、3)BiSeNet(ECCV2018
weixin_39685697·2022-04-10 08:35

语义分割算法性能比较_语义分割江湖的那些事儿——从旷视说起

今天的主题是Face++Detection组近两年持续在做的SemanticSegmentation相关工作，代表性成果主要有1）GCN(CVPR2017)、2）DFN(CVPR2018)、3）BiSeNet(ECCV2018
weixin_39620684·2022-04-10 08:34

ECCV 2018最佳论文解读：基于解剖结构的面部表情生成

本文获得ECCV2018最佳论文荣誉提名。GANimation将Action
PaperWeekly·2022-03-31 07:45

2020AI顶会的腾讯论文解读 | 多模态学习、视频内容理解、对抗攻击与对抗防御等「AI核心算法」

据统计，本届ECCV共收到有效投稿5025篇，是ECCV2018论文投稿
九三智能控v·2022-02-04 17:20

ECCV2018 Recurrent Squeeze-and-Excitation Context Aggregation Net for Single Image Deraining

Abstract雨水条纹会严重降低能见度，导致许多当前的计算机视觉算法无法工作。因此有必要去除图像中的雨水。我们提出了一种基于CNN和RNN的新型深度网络体系结构，用于单图像去雨。由于背景信息对于降雨非常重要，我们首先采用dilated卷积神经网络来获取大的感受野。为了更好地适应除雨任务，我们还修改了网络。在大雨中，雨水条纹有各种方向和形状，可以看作是多个雨水层的积累。我们通过结合thesquee
风之羁绊·2021-06-21 15:32

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints论文详解

《CornerNet:DetectingObjectsasPairedKeypoints》发表于ECCV2018代码地址：https://github.com/princeton-vl/CornerNet
ce0b74704937·2021-06-01 19:44

CornerNet：经典keypoint-based方法，通过定位角点进行目标检测 | ECCV2018

论文提出了CornerNet，通过检测角点对的方式进行目标检测，与当前的SOTA检测模型有相当的性能。CornerNet借鉴人体姿态估计的方法，开创了目标检测领域的一个新框架，后面很多论文都基于CorerNet的研究拓展出新的角点目标检测 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:CornerNet:DetectingObjectsasPairedKeypoints论文地址：https://arxiv.
VincentLee·2021-01-15 13:55

CornerNet：经典keypoint-based方法，通过定位角点进行目标检测 | ECCV2018

论文提出了CornerNet，通过检测角点对的方式进行目标检测，与当前的SOTA检测模型有相当的性能。CornerNet借鉴人体姿态估计的方法，开创了目标检测领域的一个新框架，后面很多论文都基于CorerNet的研究拓展出新的角点目标检测 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:CornerNet:DetectingObjectsasPairedKeypoints论文地址：https://arxiv.
VincentLee·2021-01-14 14:04

coco 语义分割_ECCV 2018 | 旷视科技提出双向网络BiSeNet：实现实时语义分割

全球计算机视觉三大顶会之一ECCV2018(EuropeanConferenceonComputerVision)即将于9月8-14日在德国慕尼黑拉开帷幕。
傻相的铃铛·2021-01-09 20:45

论文笔记-Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation

论文信息论文标题：MultimodalUnsupervisedImage-to-ImageTranslation论文出处：ECCV2018论文作者：XunHuang,Ming-YuLiu,SergeJ.Belongie
kingsleyluoxin·2020-10-02 23:37

对电影制作是一大福音！Recycle-GAN 研发出能简单转换影像新技术

近日于德国举行的欧洲计算机视觉会议ECCV2018上，卡内基美隆大学（CMU）研究团队展示出它们设计的图像处理方式，可以自动将影片中的内容转换为另一个影片的内容，不只是人们面部表情，甚至连花朵的绽放、云朵的移动都可以进行转换
chengyou2471·2020-09-17 11:12

【论文阅读】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features

DeepClusteringforUnsupervisedLearningofVisualFeatures作者：MathildeCaron,PiotrBojanowski,ArmandJoulin,andMatthijsDouze来自于：FacebookAIResearch发表于：ECCV2018
baobo8666·2020-09-12 02:03

[深度学习从入门到女装]ExFuse: Enhancing Feature Fusion for Semantic Segmentation

论文地址：ExFuse:EnhancingFeatureFusionforSemanticSegmentation这是复旦大学在ECCV2018上发表的一篇语义分割的论文文中提到说目前语义分割的框架，大多是
炼丹师·2020-09-11 22:11

美图云联合中科院，提出基于交互感知注意力机制神经网络的行为分类技术 | ECCV 2018...

美图云视觉技术部门+10AI影响因子论文名称：ECCV时间：2018企业：美图雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：本文为美图云视觉技术部门的ECCV2018录用论文解读。
weixin_33836874·2020-09-10 19:38

论文学习笔记（四）ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation

论文出处：ECCV2018作者机构：SachinMehta等，UniversityofWashington原文链接：https://arxiv.org/abs/1803.06815v2相关repo：https
Wilber529·2020-08-26 14:27

ECCV2018超分辨率CARN：Fast, Accurate, and Lightweight Super-Resolution with Cascading Residual Network

本文提出一种轻量级级联残差网络，速度快，性能也还不错。提出问题尽管深度学习方法提高了SR图像的质量，但速度慢，并不适用于真实场景。从这个角度来看，设计适合实际应用的轻量级深度学习模型非常重要。一种方法是减少参数的数量，实现这一目标的方法有很多，但最简单和有效的方法是使用递归网络。例如，DRCN使用递归网络来减少冗余参数，而DRRN通过向DRCN添加残差体系结构来改进DRCN。与标准CNN相比，这些
lpppcccc·2020-08-22 02:52

轻量级网络之ShuffleNet v2

轻量级网络之ShuffleNetv2原论文——ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign,ECCV2018介绍论文指出目前的轻量级模型主要根据间接的
萧风萧雨·2020-08-21 16:18

ESPNet

ESPNet:EfficientSpatialPyramidofDilatedConvolutionsforSemanticSegme2019/03/11Author:YuZhang此篇论文为ECCV2018
Cynicsss·2020-08-20 21:29

ESPNet

ESPNet:EfficientSpatialPyramidofDilatedConvolutionsforSemanticSegme2019/03/11Author:YuZhang此篇论文为ECCV2018
Cynicsss·2020-08-20 21:29

数据集：Open Images V4

4月30日，谷歌在其官方博客上发文称将开放ImagesV4数据库，并同时开启ECCV2018公开图像挑战赛。
女王の专属领地·2020-08-20 05:05

用DensePose，教照片里的人学跳舞，系群体鬼畜 | ECCV 2018

这项研究成果，入选了ECCV2018。当然不能只有DensePose团队把SMPL多人姿态模型，跟D
量子位·2020-08-16 04:39

近几年目标跟踪论文简单分类综述

Siamese类SiamFC（ECCV2016）SiamRPN（CVPR2018Spotlight）：SiamFC+RPNDaSiamRPN（ECCV2018）SiamRPN++（CVPR2019）：ResNet
gagajian·2020-08-16 01:32

DaSiamRPN论文阅读笔记

论文：Distractor-awareSiameseNetworksforVisualObjectTracking（ECCV2018）这篇文章是VOT2018的冠军文章目前的孪生网络已经被大量移植到目标跟踪领域中
gagajian·2020-08-16 01:31

【目标跟踪】MemTrack：Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking

ECCV2018一篇用LSTM做tracking的文章，文章链接：MemTrackMotivation：作者主要是想解决基于模板匹配类算法对目标形变的适应性问题。
kobe_huai·2020-08-16 00:42

【目标跟踪】Real-Time MDNet

发在ECCV2018上的一片文章，链接：Real-TimeMDNet与前作MDNet来自同一个实验室，主要工作是改进MDNet，作者说速度可以提高25倍（FPS～40）。
kobe_huai·2020-08-16 00:42

揭开深度跟踪的力量--Unveiling the Power of Deep Tracking (ECCV2018)

论文地址：Goutam_Bhat_Unveiling_the_Power_ECCV_2018_paper文章亮点：1、分析深度特征和浅层特征对跟踪器性能的影响；2、探究跟踪器鲁棒性和准确性之间的平衡；3、提出新的深浅特征的融合策略；另：研究数据增强策略对跟踪器性能的提升。深度特征的优点：能够编码高级抽象信息，不受复杂外观变化和杂波的影响，鲁棒性好。深度特征的局限：需要大量数据；定位准确度低；跟踪任
lixiaotong95·2020-08-15 23:41

CornerNet训练不完全指南

简介CornerNet是ECCV2018的一篇one-stage目标检测的文章，在coco上达到了42.1的AP，在当时是one-stage目标检测的SOTA，文章比较亮眼的两个点：抛弃传统的anchor
叫我西瓜超人·2020-08-13 20:47

CornerNet 算法笔记

DetectingObjectsasPairedKeypoints论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.01244代码链接：https://github.com/umich-vl/CornerNet这篇发表在ECCV2018
AI之路·2020-08-13 20:59

投稿数翻倍，接收率不到三成！史上最难的ECCV你中了吗？

今年主办方共收到5025篇有效文章，数据为ECCV2018的两倍还多，再创新高。最终有1361篇文章被接收发表，接收率27%，较上届稍有下降。ECCV2020论文接收情况已于昨日公布！
3Ｄ视觉工坊·2020-08-11 21:04

神经网络学习小记录47——ShuffleNetV2模型的复现详解

什么是ShuffleNetV2这篇是ECCV2018关于轻量级模型的文章。目前大部分的轻量级模型在对比模型速度时用的指标是FLOPs，这个指标主要衡量
Bubbliiiing·2020-08-11 05:25

旷视科技提出GridFace：学习局部单应变换实现人脸校正

全球计算机视觉三大顶会之一ECCV2018（EuropeanConferenceonComputerVision）即将于9月8-14日在德国慕尼黑拉开帷幕。
fiersies·2020-08-09 15:15

旷视科技提出双向网络BiSeNet：实现实时语义分割

全球计算机视觉三大顶会之一ECCV2018（EuropeanConferenceonComputerVision）即将于9月8-14日在德国慕尼黑拉开帷幕。
fiersies·2020-08-09 15:14

旷视科技提出统一感知解析网络UPerNet，优化场景理解

全球计算机视觉三大顶会之一ECCV2018（EuropeanConferenceonComputerVision）即将于9月8-14日在德国慕尼黑拉开帷幕。
fiersies·2020-08-09 15:14

旷视科技提出IoU-Net，让目标检测用上定位置信度

全球计算机视觉三大顶会之一ECCV2018（EuropeanConferenceonComputerVision）即将于9月8-14日在德国慕尼黑拉开帷幕。
fiersies·2020-08-09 15:14
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