Oral 第8页

场景文本检测（一）-可微分二值化在基于语义分割方法的场景文本检测中的应用

2020年AAAI的oral文章。

linjiet·2020-08-19 03:23

sql 总结

openlab-open123tarena-tarena再进入SQL：sqlplussd0807/sd0807帐号：sd0807－密码同样公帐号：openlab-open123设置环境变量：ORACLE_SID=oral10g

gotohbu·2020-08-19 00:54

【论文整理】EMNLP-IJCNLP 2019 Papers Oral Session Text Mining and NLP Applications

OralSessionTextMiningandNLPApplicationsAnEmpiricalStudyofIncorporatingPseudoDataintoGrammaticalErrorCorrection(#740)[arXiv]AMultilingualTopicModelforLearningWeightedTopicLinksAcrossIncomparableCorpora

DrogoZhang·2020-08-18 23:42

提高图形匹配精度，亮风台提出「完全可训练」的图匹配方法｜CVPR 2020 Oral

来源｜亮风台投稿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CVPR2019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CVPR2020Oralpresent

视学算法·2020-08-18 18:22

S2DNAS：北大提出动态推理网络搜索，加速推理，可转换任意网络 | ECCV 2020 Oral

S2DNAS最核心的点在于设计了丰富而简洁的搜索空间，从而能够使用常规的NAS方法即可进行动态推理网络的搜索，解决了动态推理网络的设计问题，可进行任意目标网络的转换来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:S2DNAS:TransformingStaticCNNModelforDynamicInferenceviaNeuralArchitectureSearch论文地址：https://arxiv.o

VincentLee·2020-08-18 09:12

【点云识别】D3Feat: Joint Learning of Dense Detection and Description of 3D Local Features(CVPR 2020 Oral)

D3Feat:JointLearningofDenseDetectionandDescriptionof3DLocalFeatures本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云matching的文章。论文代码1.问题PointCloudMatching。前人的工作没有将点云的dectection和descriptors联合起来学习，会导致detector不能匹配上descriptor的能力。2.思想

orientliu96·2020-08-17 20:54

CVPR 2020(Oral) | 中科院等提出BNM：标签不充分下的判别性与多样性约束方法

重磅干货，第一时间送达整理：Cver本文作者：Spacemanhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/141530386本文已由原作者授权，不得擅自二次转载本文主要详细解读CVPR2020Oral

视学算法·2020-08-17 17:27

ECCV2020 Oral | 图像修复之再思考

本文为52CV技术交流群内群友Kuma对自己ECCVOral论文的解读，原载自知乎，内容略有删改。https://zhuanlan.zhihu.com/p/156893265想要跟作者交流的朋友请文末扫码加群。RethinkingImageInpaintingviaaMutualEncoder-DecoderwithFeatureEqualizations这份工作的一部分是在腾讯AIlab完成。I

我爱计算机视觉·2020-08-17 13:35

CVPR 2020 Oral | 妙笔生花新境界，语义级别多模态图像生成

GAN已经成为图像生成的有力工具，现今GAN已经不再局限于生成以假乱真的图，而是向着更加灵活可操控的方向发展。今天向大家介绍的CVPR2020的文章出自华中科技大学白翔老师组，特别要提醒，文中有视频，相信看过之后你一定会被它的魅力所吸引！简介本文所关注的基本任务是使用分割图生成自然图像。同一个分割图可能对应于多张不同的自然图像。输入一张分割图从而能够产生各种不同的结果是一个非常有挑战性的研究方向，

我爱计算机视觉·2020-08-17 13:04

ICLR 2019 Oral 论文 BigGAN 解读及源代码拆解

简称：BigGAN全称：LargeScaleGANTrainingforHighFidelityNaturalImageSynthesis来源：ICLR2019Oral一、概述（一）概要说一下BigGAN

csdn-WJW·2020-08-17 02:02

[MICCAI2019] Multi Scale Curriculum CNN for Context-Aware Breast MRI Malignancy Classification

作者信息ChristophHaarburger，RWTHAachenUniversity,GermanyMICCAI2019ORAL乳房肿瘤恶性良性二分类，一般方法需要先做肿瘤定位（目标检测），再联合提取的肿瘤部位

hellopipu·2020-08-17 01:17

2019 CVPR oral 去模糊论文"DAVANet: Stereo Deblurring with View Aggregation"阅读笔记

19CVPR结果早就出来了，最近才读到的19年oral的去模糊工作。博主认真的搜了一下18年的CVPR，deblurring相关的oral为zero，底层图像复原的oral工作也很少。

my_chen_hust·2020-08-16 04:30

【SiamDW(CVPR2019)oral】论文阅读Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking

DeeperandWiderSiameseNetworksforReal-TimeVisualTracking论文地址代码写在前面又是一篇关于SiamRPN的改进，加深了网络宽度与深度，优化特征提取过程，效果很好。Motivation深度的网络如ResNet在其他视觉任务上都有很好的表现，然而却不能移植到目标跟踪领域中；网络太深导致最后特征的感受野太大，更加关注语义信息而缺少定位能力；网络的pad

gagajian·2020-08-16 01:32

CVPR19 oral论文解读 | 利用事件相机将模糊视频还原成高速清晰视频

今天首度解读一篇CVPR19oral论文，利用事件相机将模糊视频还原成高速清晰视频。该文利用了目前火热的事件相机，巧妙的利用多传感器之间的互补特性，且具有很好的推广应用价值。

AI 研习社·2020-08-16 01:47

CVPR 2019 ATOM:《ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization》论文笔记

简介本文是MD在ECO系列之后的新paper，CVPR2019的oral，文章质量很高。

NeverMoreH·2020-08-16 00:18

【ATOM(CVPR2019 oral)】论文阅读笔记

ATOM:AccurateTrackingbyOverlapMaximization论文地址代码地址写在前面这是MD大神19年新作，按照传统，还是有高深的数学推导和什么Gauss-Newton，总之是看不懂的东西，理论很强了，然后他们用的还是SIamese的框架，说明现在Siamese框架确实很promising的，用了IoUNet来提精度，也引入了很多机制，比如尺度变化、Hardnegative

gagajian·2020-08-15 21:45

【目标跟踪】ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization

2019年CVPR的oral，论文链接：ATOM为了读懂这篇文章，我事先了解了一下文中所用到的IoU-Net，建议想读这篇文章的先了解一下~这里附上链接：IoU-NetMotivation类似于IoU-Net

kobe_huai·2020-08-15 21:36

【阅读笔记】ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization

这篇文章是cvpr2019的oral，讲的是目标跟踪，作者martin是tracking领域的一个大神，有很多经典的文章，ECO就出自他之手。

BeoneL·2020-08-15 20:37

视频学习——《Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation》（《语义分割中的自注意力机制和低秩重建》）

Expectation-MaximizationAttentionNetworksforSemanticSegmentation》（《语义分割中的自注意力机制和低秩重建》）原文详细讲解，见《[ICCV2019Oral

陳半仙·2020-08-15 10:00

CVPR 2020 《Graph-Structured Referring Expression Reasoning in The Wild》论文笔记

目录简介动机贡献方法实验简介本文是CVPR2020的一篇oral文章，指导教师是中山大学的李冠斌教授。

NeverMoreH·2020-08-14 02:16

Single Shot Temporal Action Detection 论文介绍

ACMmultimedia今年取消了long/shortpaper的区分，而是改为oral/posterpaper，这两者均为9页长度（8页正文，1页引用），基

Will-Lin·2020-08-13 23:47

AAAI 2020 Oral论文--TANet：提升点云3D目标检测的稳健性

点击上方“深度学习技术前沿”，选择“星标”公众号资源干货，第一时间送达来自华中科技大学白翔教授组的刘哲的AAAIOral论文《TANet:Robust3DObjectDetectionfromPointCloudswithTripleAttention》，本文对此论文进行了详细解读。该研究提出了新型三元注意力模块和Coarse-to-FineRegression，实现了检测性能和稳健性的提升。论文

深度学习技术前沿·2020-08-13 22:51

CVPR2019| 04-23更新7篇论文及代码（1篇oral，含视频目标分割、物体检测、三维点云等）

CVPR2019全部论文汇总：https://github.com/extreme-assistant/cvpr2019CVPR2019论文解读http://bbs.cvmart.net/topics/287/cvpr20191.Data-DrivenNeuronAllocationforScaleAggregationNetworks作者：YiLi,ZhanghuiKuang,YiminChen

樨潮·2020-08-13 22:26

CornerNet讲解和tensorflow复现

CornerNet讲解和tensorflow复现CornerNet简介cornernet是2018ECCV的oral，是检测领域内的一个新的分支，打破了传统的由faster-rcnn和yolo两大派系的壁垒

W.Makalo·2020-08-13 14:28

ECCV 2020 超分辨率方向上接收文章总结（持续更新）

其中104篇Oral、161篇Spotlights，其余的均为Poster。现将超分辨率方向上接收的文章总结如下。总

yyywxk·2020-08-12 00:06

ECCV2020(Oral) 特征描述符# #特征匹配# #图像匹配#表现SOTA！性能优于SIFT、R2D2和D2-Net等描述符，代码已经开源！

ECCV2020(Oral)《OnlineInvarianceSelectionforLocalFeatureDescriptors》局部特征描述符的在线不变性选择自适应特征描述符，表现SOTA！

阿光砸瓮·2020-08-11 20:24

CNN发展简史——DenseNet（六）

简介这篇文章是CVPR2017的oral，非常厉害。

Residual NS·2020-08-11 03:06

【图像处理】边窗滤波 Side Window Filtering

上一篇我们介绍了导向滤波（GuideFilter），这次也介绍一个保边滤波，SideWindowFiltering，这个是CVPR2019的oral论文，在现在深度学习相关论文占据大半的CVPR上能够脱颖而出非常了不起

Shwan_Ma·2020-08-10 07:26

Gradient Centralization: 一行代码加速训练并提升泛化能力 | ECCV 2020 Oral

梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化，能够使得网络的训练更加稳定，并且能提高网络的泛化能力，算法思路简单，论文的理论分析十分充分，能够很好地解释GC的作用原理来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:GradientCentralization:ANewOptimizationTechniqueforDeepNeuralNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.0

VincentLee·2020-08-07 07:19

动作识别——Multi-Model Domain Adaptation for Fine-Grained Action Recognition——CVPR2020 oral

AbstractFine-grainedactionrecognitiondatasetsexhibitenvironmentalbias,wheremultiplevideosequencesarecapturedfromalimitednumberofenvironments.Multi-modalnatureofvideo（视频的多模态性），提出的方法一个是multi-modalself-s

leiitbe23·2020-08-06 12:30

MAC下安装多版本JDK和切换几种方式

在终端中输入java-version可查看当前JDK版本信息，如果还没安装任一JDK，就会提示安装，点击后会跳到oral

tianxiawuzhei·2020-08-05 14:12

CVPR2019 oral | ScratchDet ,从头开始训练单步目标检测器

本文《ScratchDet:TrainingSingle-ShotObjectDetectorsfromScratch》提出了一种从零开始训练的单步目标检测器ScratchDet，并基于root-block设计了新的基础网络Root-ResNet。ScratchDet的性能在现有从头开始训练的目标检测模型中达到最佳，且优于部分基于预训练基础网络的检测模型。论文地址:https://arxiv.or

a609640147·2020-08-05 00:04

BorderDet：通过边界特征大幅提升检测准确率，即插即用且速度不慢 | ECCV 2020 Oral

边界对于定位问题十分重要，BorderDet的核心思想BorderAlign巧妙又有效，将边界特征融入到目标定位预测中，而且能够简单地融入到各种目标检测算法中带来较大的性能提升下。在开源实现中，对BorderAlign进行了高效CUDA实现，不会对耗时带来很大的影响，整个工作十分扎实来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:BorderDet:BorderFeatureforDenseObjectDe

VincentLee·2020-08-03 22:17

DETR：基于Transformer的目标检测新范式，性能媲美Faster RCNN | ECCV 2020 Oral

DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美FasterRCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像FasterRCNN为后续的很多研究提供了大致的思路来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872论文代码：https://github.c

VincentLee·2020-08-03 22:17

Gradient Centralization: 一行代码加速训练并提升泛化能力 | ECCV 2020 Oral

梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化，能够使得网络的训练更加稳定，并且能提高网络的泛化能力，算法思路简单，论文的理论分析十分充分，能够很好地解释GC的作用原理来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:GradientCentralization:ANewOptimizationTechniqueforDeepNeuralNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.0

VincentLee·2020-08-03 18:40

DETR：Facebook提出基于Transformer的目标检测新范式，性能媲美Faster RCNN | ECCV 2020 Oral

DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美FasterRCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像FasterRCNN为后续的很多研究提供了大致的思路来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872论文代码：https://github.c

晓飞的算法工程笔记·2020-08-03 12:00

BorderDet：通过边界特征大幅提升检测准确率，即插即用且速度不慢 | ECCV 2020 Oral

边界对于定位问题十分重要，BorderDet的核心思想BorderAlign巧妙又有效，将边界特征融入到目标定位预测中，而且能够简单地融入到各种目标检测算法中带来较大的性能提升下。在开源实现中，对BorderAlign进行了高效CUDA实现，不会对耗时带来很大的影响，整个工作十分扎实来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:BorderDet:BorderFeatureforDenseObjectDe

晓飞的算法工程笔记·2020-08-03 12:00

Gradient Centralization: 简单的梯度中心化，一行代码加速训练并提升泛化能力 | ECCV 2020 Oral

梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化，能够使得网络的训练更加稳定，并且能提高网络的泛化能力，算法思路简单，论文的理论分析十分充分，能够很好地解释GC的作用原理来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:GradientCentralization:ANewOptimizationTechniqueforDeepNeuralNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.0

晓飞的算法工程笔记·2020-08-03 12:00

＜CVPR2020 Oral＞AI妆容迁移: Pose-Robust Spatial-Aware GAN for Customizable Makeup Transfer

写在前面:跟朋友讨论的时候，发现妆容迁移也有挺大的市场，看到一篇关于这个的介绍文，学习一下～论文地址:https://arxiv.org/pdf/1909.06956.pdf这篇论文是CVPR2020oral

sooner高·2020-08-03 10:17

行人检测0-00：LFFD-目录-史上最新无死角解读

既然是行人检测，当然要和行人重识别搭配，下面是发表2019(Oral)顶会的DG-Net(行人重识别))：行人重识别0-00：DG-Net(ReID

江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:56

3D点云重建0-00：MVSNet(R-MVSNet)-目录-史上最新无死角讲解

我相信，关于MVSNet(R-MVSNet)的讲解，我的这一系列博客肯定是国内最早最详细的，MVSNet篇论文在2018属于Oral级别，到

江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:56

【Paper】CNN-LSTM：Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description

论文期刊：CVPR2015(oral)论文被引：3673(04/24/20)论文原文：点击此处该论文是CNN-LSTM的开山鼻祖，主要用于生成图像描述。

datamonday·2020-08-02 14:00

目标检测算法之AAAI2019 Oral论文GHM Loss

前言这篇论文仍然是瞄准了One-Stage目标检测算法中的正负样本不均衡问题，上周我们介绍HeKaiming等人提出的FocalLoss，推文地址如下：https://mp.weixin.qq.com/s/2VZ_RC0iDvL-UcToEi93og来解决样本不均衡的问题。但这篇论文提出，FocalLoss实际上是有问题的，论文论述了该问题并提出了GHMLoss更好的解决One-Stage目标检测

just_sort·2020-08-02 13:36

16th June English oral learning summary

Howard,LeonardandRajwenttoknockPenny'sdoorandaskedifsheknowsany15-year-oldgirliswithathingforsmartguys.AnditseemedtohavePennymisunderstoodthatit'sthemwhowanttodatewith15-year-oldgirl.Attheotherside,si

rusty6kimo·2020-07-31 21:20

一文看尽2019年三维重建进展（待完善）

ICCV2019PointMVSNet:Point-basedMulti-viewStereoNetwork,立体视觉，是篇ORAL，github上开源了代码。

手持电烙铁的侠客·2020-07-30 17:27

1st July English oral learning essay

RajlaughedatthewayofdatinginAmerica,arrangingforagirltomoveinacrossthehallsoboyscanpatheticallymoonoverher.ThenDenniswasintroducedasnotonlythevaledictorianatStanfordUniversitybutalsotheyoungestrecipie

rusty6kimo·2020-07-30 09:11

滴滴司机调度系统实践

滴滴网约车团队近期发表在万维网大会WWW2020ResearchTrack的Oral长文《WhenRecommenderSystemsMeetFleetManagement:PracticalStudyinOnlineDriverRepositioningSystem

滴滴技术·2020-07-30 07:35

《英语口语900句（624页+360分钟录音）》(Oral English 900 Expressions)

中文名称：英语口语900句（624页+360分钟录音）英文名称：OralEnglish900Expressions别名：英语口语900句发行时间：2007年07月10日地区：大陆语言：普通话,英语简介：英语口语900句【中国第一部真正的英语900句】（624页+360分钟录音）中国第一部真正的英语900句高效结构·情景·交际学习法Structural,SituationalandCommunica

taizhoula_3·2020-07-30 00:23

Bash 'read' VS Ksh 'read'

测试如下：OracleLinux6.6Bash[root@OraL66tmp]#cat/etc/redhat-releaseRedHatEnterpriseLinuxServerrelease6.6(Santiago

非典型IT·2020-07-29 19:18

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阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货【导读】今天给大家介绍一篇ECCV2020Oral论文，该论文强调了同时考虑网络宽度和输入分辨率对有效网络设计的重要性。

深度学习技术前沿·2020-07-28 23:16

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