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ECCV 2022 Oral 视频实例分割新SOTA：SeqFormer&IDOL及CVPR 2022 视频实例分割竞赛冠军方案...

关注公众号，发现CV技术之美本文主要介绍最近两篇ECCV2022Oral的工作，分别在offline和online范式下的视频实例分割（VideoInstanceSegmentation,VIS）任务上取得了目前最高的性能

我爱计算机视觉·2022-12-25 16:07

ECCV 2022 Oral | 满分论文！视频实例分割新SOTA：SeqFormer & IDOL

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微信技术交流群本文主要介绍最近两篇ECCV2022Oral的工作，分别在offline和online范式下的视频实例分割

Amusi（CVer）·2022-12-25 16:06

ECCV 2014 accepted papers

打开进网页可以看到ECCV今年录用的论文列表：http://eccv2014.org/accepted-papers/打开如下网页可以看到ECCV的会议安排，论文被按主题划分，也可以看出哪些是oral文章

breeze5428·2022-12-25 11:20

【知识产权基础】北邮国际学院大三下期末复习

alawthatcreatespropertyrightsinworksofauthorshipand‘relatedrights’一部赋予作者作品署名权和“相关权利”的法律encouragingthecreation鼓励更好传播（A1）知识产权的本质保护的work的内容（A3）oral

cot.Y·2022-12-25 09:22

MiXFormer--PyTorch复现

文章：MixFormer:MixingFeaturesacrossWindowsandDimensions(CVPR2022Oral)原文章的代码实现是在paddlepaddle平台上；我在@太阳花的小绿豆的

雪月圣雕·2022-12-24 23:05

【复现笔记】clean-pvnet复现

源代码链接：GitHub-zju3dv/clean-pvnet:Codefor"PVNet:Pixel-wiseVotingNetworkfor6DoFPoseEstimation"CVPR2019oral

weixin_54470372·2022-12-23 12:16

Co-scale conv-attentional image transformer代码

mlpc-ucsd/CoaT:(ICCV2021Oral)CoaT:Co-ScaleConv-AttentionalImageTransformers(github.com)"""CoaTarchitecture.Modifiedfromtimm

翰墨大人·2022-12-22 06:29

ICCV 2021 Oral | CoaT: Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers

ICCV2021Oral|CoaT:Co-ScaleConv-AttentionalImageTransformers论文：https://arxiv.org/abs/2104.06399参考：https

有为少年·2022-12-22 06:55

这篇CVPR Oral论文被指大量抄袭！一篇抄十篇！合著者忙甩锅...

这天，YouTube上出现了一个新的账号，它的目的非常单纯，就是为了指证一篇CVPR2022Oral论文涉嫌抄袭。2022年的CVPR大会的投稿量达到8161份，共有2064篇

Amusi（CVer）·2022-12-21 00:17

ICCV 2021 oral 重构+预测，双管齐下提升视频异常检测性能

关注公众号，发现CV技术之美本文分享ICCV2021oral论文『AHybridVideoAnomalyDetectionFrameworkviaMemory-AugmentedFlowReconstructionandFlow-GuidedFramePrediction

我爱计算机视觉·2022-12-20 03:16

ILVR: Conditioning Method for Denoising Diffusion Probabilistic Models (Paper reading)

ConditioningMethodforDenoisingDiffusionProbabilisticModels(Paperreading)JooyoungChoi,SeoulNationalUniversity,Korea,ICCV2021(Oral

努力学图像处理的小菜·2022-12-17 17:44

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

这是CVPR2018Oral的一篇关于ImageCaptioning和VisualQuestionAnswering的文章，paper链接https://arxiv.org/abs/1707.07998

fuxin607·2022-12-16 20:47

SCI：快速、灵活与稳健的低光照图像增强方法（CVPR 2022 Oral）

关注公众号，发现CV技术之美本文分享论文『TowardFast,Flexible,andRobustLow-LightImageEnhancement』，提出了一种全新的低光照图像增强方案：自校准光照学习（SCI）。通过构建引入自校准模块的权重共享光照学习过程，摒弃了网络结构的繁杂设计过程，实现了仅使用简单操作进行增强的目的。大量实验结果表明，SCI在视觉质量、计算效率、下游视觉任务应用方面均取得

我爱计算机视觉·2022-12-16 03:49

CVPR 2022 Oral | SCI：实现快速、灵活与稳健的低光照图像增强

作者丨马龙来源丨大连理工大学编辑丨极市平台论文地址：https://arxiv.org/pdf/2204.10137.pdf代码地址：https://github.com/vis-opt-group/SCI本文提出了一种全新的低光照图像增强方案：自校准光照学习（SCI）。通过构建引入自校准模块的权重共享光照学习过程，摒弃了网络结构的繁杂设计过程，实现了仅使用简单操作进行增强的目的。大量实验结果表明

Tom Hardy·2022-12-16 03:49

CVPR 2022 Oral 大连理工提出SCI：快速、超强的低光照图像增强方法

可视化测试代码：CVPR2022Oral大连理工提出的SCI快速、超强的低光照图像增强方法可视化代码_AI视觉网奇的博客-CSDN博客分三个模型easy.ptmedium.ptdifficult.pt，

AI视觉网奇·2022-12-16 03:45

ICLR 2022入选论文线上分享预告：一作解读，不容错过

PaperWeekly·2022-12-14 10:57

重新定义弱光增强的质量、效率和价值的峰值点，CVPR2022 Oral ：Toward Fast, Flexible, and Robust Low-Light Image Enhancement

TowardFast,Flexible,andRobustLow-LightImageEnhancementLongMa†,TengyuMa†,RishengLiu‡*,XinFan‡,ZhongxuanLuo††SchoolofSoftwareTechnology,DalianUniversityofTechnology‡InternationalSchoolofInformationScien

Phoenixtree_DongZhao·2022-12-14 07:07

[CVPR‘22-Oral] Not All Tokens Are Equal Human-centric Visual Analysis via Token Clustering Transform

论文：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Zeng_Not_All_Tokens_Are_Equal_Human-Centric_Visual_Analysis_via_Token_CVPR_2022_paper.pdf代码：https://github.com/zengwang430521/TCFormer一种Transfo

zzl_1998·2022-12-14 01:14

ECCV 2020 论文大盘点-实例分割篇

本文盘点ECCV2020中所有实例分割（InstanceSegmentation）相关论文，其中oral2篇，9篇论文开源或将开源。

我爱计算机视觉·2022-12-14 00:24

CVPR 2022 (Oral) | 回归标签不平衡? 试试Balanced MSE

关注公众号，发现CV技术之美导读：商汤科技-南洋理工大学联合AI研究中心S-Lab与新加坡国立大学的研究者针对不平衡回归问题提出BalancedMSE损失函数。标签不平衡经常出现在现实世界中的视觉回归问题中，而常用的MSE损失函数在预测少见标签时往往会产生很大的误差。BalancedMSE从统计的视角解决标签的不平衡，同时适用于一维与多维回归；具有简单、灵活的实现形式，不需要提前对标签分布进行计算

我爱计算机视觉·2022-12-14 00:53

CVPR 2021 Oral | 何恺明团队提出SimSiam：探索简单的孪生表示学习

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：极市平台|作者：Happy导读本文是FAIR的陈鑫磊&何恺明大神在无监督学习领域又一力作，目前已收录于CVPR2021Oral

Amusi（CVer）·2022-12-13 21:45

CVPR 2022 Oral｜港中文开源PoseC3D：基于3D-CNN的骨骼动作识别框架

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丨极市平台作者丨Kenny@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/493374779导读PoseC3D是一种基于3D-CNN的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含FineGYM,NTURGB+D,Kinetics-skeleton等多个骨骼行为数据集上达到了SOTA。不同于传统

Amusi（CVer）·2022-12-12 22:15

【论文笔记】KDD18 PinSage A new graph convolutional neural network for web-scale recommender systems

overview论文地址，含oral视频Pinterest官方的博客pinsage又是JureLeskovec组的一篇有影响力的工作，该工作被认为是第一个用于工业界GNN推荐系统。

qq_38420683·2022-12-11 18:14

【ICLR 2022】 10篇机器学习研究论文推荐

据统计，ICLR2022共有54篇Oral论文和176篇Spolight论文，论文接收总数1095篇，最终投稿量3391篇，论文接收率32.3%。今年该会议投稿量和接收量都创了新高。下面是

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-12-11 17:32

CVPR 2022 Oral 学习不分割的内容：关于小样本分割的新视角

论文题目：LearningWhatNottoSegment:ANewPerspectiveonFew-ShotSegmentation论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.07615.pdf开源代码：https://github.com/chunbolang/BAM近年来，小样本分割（Few-shotSegmentation,FSS）得到了广泛的发展。以往的大多数工作都力

Morty徐同学·2022-12-11 16:14

CVPR2022 oral | MetaFormer才是探索Transformer的源泉,衍生PoolFormer速度喜人

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达Transformer在计算机视觉任务中显示出了巨大的潜力。一个普遍的观念就是，基于注意力的tokenmixermodule对Transformer的贡献最大。然而，最近的研究表明，Transformer中基于注意力的模块可以被spatialMLPs所取代，并且所得到的模型仍然表现得很好。基于这一结果，作者假设，Transfor

小白学视觉·2022-12-11 02:36

深度学习——MetaFormer Is Actually What You Need for Vision

文章目录前言MetaFormer结构PoolFormer结构前言本文总结CVPR2022的oral文章《MetaFormerIsActuallyWhatYouNeedforVision》。

菜到怀疑人生·2022-12-11 02:33

Iris: 比ScanContext更加精确高效的激光回环检测方法（IROS 2020）

论文阅读《LiDARIrisforLoop-ClosureDetection》（IROS2020Oral）代码已开源:https://github.com/JoestarK/LiDAR-IrisIRIS

Tom Hardy·2022-12-10 16:25

【论文】【CVPR 2019 oral】Unsupervised Person Re-identification by Soft Multilabel Learning

目录AbstractIntroductionRelatedWorkDeepSoftMultilabelReferenceLearningProblemformulationandoverviewSoftmultilabel-guidedhardnegativeminingCross-viewconsistentsoftmultilablelearningReferenceagentlearning

- birdguan -·2022-12-10 12:36

CVPR 2020 oral：亮风台提出完全可训练的图匹配方法

本文为亮风台公司投稿。6月14日-19日，CVPR2020在线上举行，据了解，本届大会共收到6656篇投稿，接收论文1470篇，录用率约22%，低于ICCV2019论文录用率（25%），为十年以来最低录用率。在今年的CVPR上，AR公司亮风台提出完全可训练的图匹配方法，论文《LearningCombinatorialSolverforGraphMatching》入选CVPR2020Oralpres

我爱计算机视觉·2022-12-09 07:12

论文一---Deep White-Balance Editing, CVPR 2020 (Oral)_学习记录（论文解读）

论文一—DeepWhite-BalanceEditing,CVPR2020(Oral)_学习记录（论文解读）0、论文下载：论文下载，源码下载：源码下载U-NET网络介绍U-Net网络介绍1、论文阅读理解

骑着拖拉机去旅行·2022-12-08 15:13

Stable Diffusion采样速度翻倍！仅需10到25步的扩散模型采样算法

本文机器之心编辑部授权清华大学计算机系朱军教授带领的TSAIL团队提出DPM-Solver（NeurIPS2022Oral，约前1.7%）和DPM-Solver++，将扩散模型的快速采样算法提升到了极致

机器学习与AI生成创作·2022-12-08 06:08

NeurIPS 2022 | Stable Diffusion采样速度翻倍！清华提出扩散模型高效求解器

©作者|机器之心编辑部来源|机器之心清华大学计算机系朱军教授带领的TSAIL团队提出DPM-Solver（NeurIPS2022Oral，约前1.7%）和DPM-Solver++，将扩散模型的快速采样算法提升到了极致

PaperWeekly·2022-12-08 06:05

#今日论文推荐# ECCV 2022 Oral | 无需微调即可推广，上交大、上海人工智能实验室等提出基于配准的少样本异常检测框架

wwwsxn·2022-12-07 23:23

ECCV 2022 Oral | 无需微调即可泛化！RegAD：少样本异常检测新框架

作者丨王延峰、张娅来源丨机器之心编辑丨极市平台导读本文介绍了一种少样本异常检测框架RegAD，用于学习多个异常检测任务之间共享的通用模型。RegAD无需模型参数调整，仅利用少量正常样本，就可以直接应用于新的异常检测任务。论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.07361代码链接：https://github.com/MediaBrain-SJTU/RegAD前言近年来，异常

Tom Hardy·2022-12-07 23:52

Pose for Everything: Towards Category-Agnostic Pose Estimation 阅读笔记

类无关姿态估计ECCV2022Oral论文链接代码链接其他参考引入了一个新任务：CategoryAgnosticPoseEstimation(CAPE)类无关姿态估计摘要：目前的2D姿态估计与类别耦合，

AnZhiJiaShu·2022-12-07 20:20

CVPR2021 | TrivialAugment：不用调优的SOTA数据增强策略

本文是ICCV21oral，标题错了作者：记忆的迷谷@知乎(已授权)编辑：CV技术指南原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/446928363论文：TrivialAugment

Tom Hardy·2022-12-07 11:05

2022年的有关语义分割的论文，含CVPR、ECCV、ICLR、AAAI

TransRAC:EncodingMulti-scaleTemporalCorrelationwithTransformersforRepetitiveActionCounting，CVPR2022Oral

m0_61899108·2022-12-07 05:38

CVPR 2022 目标跟踪方向论文推荐~更快、更强、更通用！

✔具有记忆的多目标跟踪（Oral）MeMOT:Multi-ObjectTrackingwithMemoryhttps:

我爱计算机视觉·2022-12-06 12:15

HRNet人体关键点检测

DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation(CVPR2019oral)文章地址：https://arxiv.org/abs

alex1801·2022-12-05 01:27

ICCV 2021 Oral｜涨点神器！RS Loss：目标检测和实例分割的新损失函数

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：极市平台作者丨小马导读本文作者提出了一种用于目标检测和实例分割任务的Rank&SortLos），能够简化原来模型训练的复杂性，并能使得模型达到更好的performance。写在前面目标检测和实例分割往往是一个multi-task的任务，其中包含了诸如classification，boxregression和maskpred

Amusi（CVer）·2022-12-04 14:52

MAE同期工作！MSRA新作SimMIM收录CVPR 2022！高达87.1%准确率！掩码图像建模新框架...

机智勇敢萌刚刚|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/435389007前言Amusi注意到去年11月份何恺明一作的MAE收录到CVPR2022Oral

Amusi（CVer）·2022-12-04 06:31

[Contrastive Learning] Improving Contrastive Learning by Visualizing Feature Transformation

ContrastiveLearning]ImprovingContrastiveLearningbyVisualizingFeatureTransformation论文链接：Arxiv期刊/会议：ICCV2021Oral

不稳定程序制造机·2022-12-02 18:44

DenseNet 浅析

2.2DenseBlock2.3BottleneckLayer2.4TrainsitionLayer3.个人理解4.DenseNet-121的PyTorch实现1.简介 DenseNet见于论文《DenselyConnectedConvolutionalNetworks》，是CVPR2017的oral

晓野豬·2022-12-02 13:21

Exploring Data-Efficient 3D Scene Unserstanding with Contrastive Scene Contexts 论文阅读 CVPR21

这是一篇CVPR21Oral的文章，本篇文章旨在构建一个单模态的自监督预训练方法，使得3D模型在无标签的前提下进行预训练获得3D知识。

Mikecsdn17·2022-12-01 20:54

ECCV 2020 论文大盘点-语义分割篇

本文包含43篇语义分割（SemanticSegmentation）相关论文，其中oral2篇，spotlight4篇。其中一半的论文开源或将开源。

OpenCV中文网公众号·2022-12-01 07:19

[论文阅读 2021 CVPR-oral 目标跟踪]Transformer Meets Tracker Exploiting Temporal Context for Robust Visual

简介paper:TransformerMeetsTracker:ExploitingTemporalContextforRobustVisualTrackingcode:594422814/TransformerTrack盼着盼着它来了！这篇论文将Transfomer引入了单目标跟踪任务中，且取得了很好的效果。这篇论文提供了一个基于Transfomer的中间模块，通过该中间模块可以显著提升提取的特

lingqing97·2022-12-01 02:28

ICCV 2021 | 当Transformer遇见自监督学习！Facebook重磅开源DINO

一篇是来自何恺明团队的：ICCV2021Oral|何恺明团队提出MoCov3：训练自监督视觉Transformer的实证研究另一篇就是本文要分享的DINO，同样来自Facebook公司（FAIR

Amusi（CVer）·2022-11-30 05:16

ICLR 2022 Oral | 这个工具开源三年后，终于中顶会了！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达博雯发自凹非寺转载自：量子位（QbitAI）那个在GitHub标星4.3k的张量操作工具Einops，在开源三年后终于中了顶会！这是一个统一的、通用的操作张量结构的方法，基于爱因斯坦求和约定（Einsteinsummationconvention）的思路开发，能够大幅提高代码的可读性和易修改性。同时，Einops支持Pytorch

Amusi（CVer）·2022-11-29 14:14

2022/11/21-11/26周报

学习产出：一、《RegistrationbasedFew-ShotAnomalyDetection》（ECCV2022）代码：GitHub-MediaBrain-SJTU/RegAD:[ECCV2022Oral

嘿！947·2022-11-28 20:31

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