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【CVPR 2021】无标签学习的知识蒸馏：Learning Student Networks in the Wild

网上看到一篇关于这个论文的博客，居然还要花钱订阅，这就不能忍了，中国人不能欺负中国人。所以自己写博客，论文其实很好懂论文地址LearningStudentNetworksintheWild(thecvf.com)代码地址GitHub-huawei-noah/Efficient-Computing:Efficient-Computing整体流程主要问题使用未标记的数据完成知识蒸馏，解决teacher

苗老大·2023-01-28 09:18

【003 你出现在晚报上】Wild Horses

你是带我逃离黑暗的火，我小心翼翼维护这得来不易的恩赐。你允诺会带我一起重温你走过的足迹，于是我在我们的家等你，结婚多年，我们聚少离多却甜蜜依旧，我想你肯定也跟我一样担心小恶魔会让你的诺言无法实现。这是我们的默契。可是站在门口的女孩说她有了你的孩子，熟悉的香气，是曾在你的行李里闻到过的味道，年轻的女孩，怀孕依然不忘记香水，即使这样也幸运的坚持到了5个月呢。你告诉我这其中的无奈，告诉我她是唯一也是仅有

EudoraEudora·2023-01-27 14:38

Arxiv2019论文阅读《Generalizing Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild》

参考文献[1]:Asimpleyeteffectivebaselinefor3dhumanposeestimation(ICCV2017)附：针孔成像原理

Rosemary_tu·2023-01-27 08:50

单目图像深度估计 - 相对深度篇：Depth in the Wild & Size to Depth

qunniem·2023-01-17 08:57

[CVPR2021]NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections

标题：NeRFintheWild:NeuralRadianceFieldsforUnconstrainedPhotoCollections链接：https://arxiv.org/pdf/2008.02268NeRF存在的一大问题是对拍摄的照片要求比较高，例如光照要一致，周围不能有运动的物体。然而现实中我们能大量获得的多视角图片通常都不能满足这两点。比如如果我们想要恢复天安门，但天安门前通常人来人

深蓝蓝蓝蓝蓝·2023-01-16 14:09

Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild

一篇比较老的文章,CVPR2017的,链接地址概括论文采用了top-down的方法,即先检测出人,然后再坐单人pose检测.检测人的方法使用了faster-rcnn,单人pose方法是已reset结构为基础的网络.关于faster-rcnn我不是很了解而且网上介绍很多,略去不表,下面着重介绍pose检测这块.poseestimationpersonboxcropping.检测出来的框有大有小,为了

MatthewHsw·2023-01-16 08:41

论文阅读笔记（1）：Deep Animation Video Interpolation in the Wild——野外深度动画视频插值（2021CVPR）

论文名称：DeepAnimationVideoInterpolationintheWild会议：2021CVPR会议基于深度网络动漫视频插帧摘要一、简介二、相关工作三、ADK-12K数据集3.1数据集构建3.2注解四、使用方法4.1分段引导匹配4.2循环细流化网络4.3帧整经和合成4.4学习体会五、实验5.1对比结果5.2消融研究5.3进一步分析六、总结参考文献图片1：动画视频插值的经典案例。我们

长夜营灯·2023-01-15 08:35

【论文翻译】Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild

Few-ShotObjectDetectionandViewpointEstimationforObjectsintheWild野外目标的小样本目标检测与视点估计论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.12107v1.pdf代码地址：GitHub-YoungXIAO13/FewShotDetection:(ECCV2020)PyTorchimplementationofpa

小张好难瘦·2023-01-14 08:01

Analysis of Hand Segmentation in the Wild

Abstract我们为手部分割确定了一种领先的语义分割方法Re-Finet，并发现它比最佳竞争者做得更好。为了克服这个限制，我们通过收集两个新的数据集做出贡献：a）EgoYouTubeHands包括在野外包含双手的自我中心视频，以及b）HandOverFace在存在类似外观遮挡的情况下分析我们模型的性能。为了展示准确的手绘地图的好处，我们训练CNN用于基于手的活动识别，并且当使用由调整后的Refi

铿锵的玫瑰·2023-01-12 16:14

[论文笔记]Swarm of micro flying robots in the wild

[摘要]空中机器人被广泛部署，但无人机仍然无法进入茂密森林等高度杂乱的环境，无人机群更是如此。在这些情况下，以前未知的环境和狭窄的走廊加上群体协调的要求可能会带来挑战。为了在野外实现群体导航，我们开发了带有轨迹规划器的微型但完全自主的无人机，该轨迹规划器可以根据机载传感器的有限信息及时准确地运行。规划问题满足包括飞行效率、避障和机器人间碰撞避免、动力学可行性、群体协调等各种任务要求，从而实现可扩展

UESTC_Chenlin·2023-01-11 12:42

Exemplar Fine-Tuning for 3D Human Model Fitting Towards In-the-Wild 3D Human Pose Estimation 2020阅读理

本文通过EFT方法生成伪3D数据集，只使用该数据集，从头开始训练3D姿势回归器网络，该网络在诸如3DPW等野外基准测试上的表现超过当前的最先进水平例如HMR。EFT方法可以看作SPIN的改良，即在测试阶段，通过2d重投影loss微调HMR的参数，从而间接调整SMPL系数，使得当前测试样本在尽可能保留HMR的输出效果的同时，降低2d重投影误差。显然SPIN则是通过SMPLify接在HMR后面，通过2

为什么先生2012·2023-01-04 15:32

CVPR2022 | 论文阅读—Unknown-Aware Object Detection: Learning What You Don’t Know from Videos in the Wild

Unknown-AwareObjectDetection:LearningWhatYouDon’tKnowfromVideosintheWild1.Motivation2.Overviewoftheobjectdetectionframework2.1Spatial-TemporalUnknownDistillation2.1.1Spatialunknowndistillation2.1.2Tem

Liaojiajia-2020·2023-01-04 08:17

OCR之R^2AM(Recursive Recurrent Nets with Attention Modeling for OCR in the Wild)论文笔记

写下我看完论文的一些心得。RecursiveRecurrentNetswithAttentionModelingforOCRintheWild，该模型有三部分组成，分别是recursiveCNN、RNN(Recurrentneuralnetwork)、softattentionmodel。如下图所示。recursiveCNN用于图片encoding（图片特征提取），RNN用于字符水平的语言模型，a

AI强仔·2023-01-01 20:59

Recursive Recurrent Nets with Attention Modeling for OCR in the Wild

关键词：递归神经网络，lexicon-free，soft-attention,untied引言使用递归CNNs，采用RNN隐式学习字符级语言模型，避免了使用N-grams，使用软注意力机制来利用图像特征首先这篇文章搞清楚了RNN包含了Recursiveneuralnetwork(递归神经网络)和Recurrentneuralnetwork(循环神经网络)下面简单介绍一下两个模型的区别循环神经网络：

Tsukinousag1·2023-01-01 20:57

AvatarMe: Realistically Renderable 3D Facial Reconstruction “in-the-wild”

概述本文发表于CVPR2020，从野生图像中，缺乏相关的方法能够生成高分辨率、真实感的三维人脸，主要原因是：缺乏可用的训练数据即使有高分辨率数据，也缺乏具有鲁棒性的方法本文提出的AvatarMe方法，是第一种能够基于单张的野生的图像，重建真实感三维人脸的方法，这里着重注意是真实感渲染，即PBR，和普通的渲染不一样相关工作PCA方法，虽然能够表示重建人脸的最基本的特征，但是在高频的纹理与几何细节上却

理想很丰满，现实很骨感·2022-12-17 09:17

【步态识别】SMPLGait 算法学习《Gait Recognition in the Wild with Dense 3D Representations and A Benchmark》

目录1.论文&代码源2.论文亮点2.1SMPLGait模型2.23D-STN2.3Gait3D数据集3.模型结构3.1SLN——SilhouetteLearningNetwork3.23D-STN——3DSpatialTransformationNetwork3.33DSpatialTransformationModule3.4损失函数4.Gait3D数据集4.1数据集介绍4.2构建过程4.2.1

一只菟葵·2022-12-10 16:34

deepsort训练车辆特征参数

本文在此基础上，针对车辆特征，使用veri-wild车辆数据集，对deep网络

王定邦·2022-12-09 07:57

Pyramid With Super Resolution for In-The-Wild Facial Expression Recognition

论文翻译摘要一、介绍Ⅱ、金字塔超分辨率(PSR)网络A、STN块B、缩放块C、LOWANDHIGH-LEVELFEATUREEXTRACTORD.FULLYCONNECTEDBLOCKANDCONCATENATIONBLOCKⅢ、THEPRIORDISTRIBUTIONLABELSMOOTHING(PDLS)LOSSFUNCTIONⅣ、数据集FER+RAF-DB数据集AffectNet数据集Ⅴ、实

qq_45786703·2022-12-05 19:30

【日更挑战】2022-12-04比赛日NOTES

比赛日，官网给出每场比赛的Notes（极个别场次没有），翻译如下Ducks(4)vs.Wild(5)-sKaprizov的连续得分纪录已经距离队史纪录只有一场之差，这是由MikaelGranlund（2016

扁圆柱体·2022-12-04 17:07

【ACM 2020 - Text Recognition in the Wild：A Survey】OCR识别综述

Introduction1.推动基于深度学习的STR发展三要素：（1）先进的硬件系统：高性能计算支持训练大规模识别网络（2）基于深度学习的STR算法能自动进行特征学习（3）STR应用需求旺盛BACKGROUNDSTR基本问题：（1）Textlocalization（文本定位）PanHe,WeilinHuang,TongHe,QileZhu,YuQiao,andXiaolinLi.Singlesho

chenghaoy·2022-12-04 12:02

Learning From Documents in the Wild to Improve Document Unwarping论文学习笔记

1广告论文2022年发表在SIGGRAPH顶会上。预训练出来的模型有139M。对文档的去扭曲变形效果在我们调研的深度学习模型里面算是最好的。2摘要文档图像去扭曲是文档数字化和分析的重要内容。最先进的方法依靠纯合成数据来训练深度网络进行去扭曲。因此，经过训练的网络在测试真实世界的图像时具有泛化的局限性，经常产生不令人满意的结果。在这项工作中，我们建议通过在训练中加入真实世界的图像来提高文档的去扭曲性

HenrySmale·2022-12-03 14:46

Recovering Accurate 3D Human Pose in The Wild Using IMUs and a Moving Camera. ECCV2018 阅读理解

本文提出一个构建3D数据集的方法，并开源了一个室外多人的3D数据集，即3DPW。在这项工作中，我们提出了一种方法，将单个手持摄像机和一套附在肢体上的惯性测量单元(imu)结合起来，在野外估计准确的3D姿态,这带来了许多新的挑战:移动的摄像机，航向漂移，混乱的背景，遮挡和视频中可见的许多人。整个数据构建流程可以简述为3步：第一步：基于第一帧，通过迭代最小化IMU输出的方向值和基于SMPL得到的方向值

为什么先生2012·2022-12-02 14:18

3D Face Reconstruction from A Single Image Assisted by 2D Face Images in the Wild (2DASL)

理想很丰满，现实很骨感·2022-12-02 10:51

论文学习--Learning High-Speed Flight in the Wild

文章目录Git子文链接代码运行编译环境编译步骤【可选】[1]下载源码[2]先安装Open3D[3]修改Open3D的相关路径[4]开始编译[5]报错2[6]报错3[7]运行中报错[8]配置学习环境[9]下载flighemare渲染环境运行代码梳理test仿真数据采集轨迹测试代码逻辑论文阅读摘要方法PrivilegedExpertSendorimotorAgentActions方法详述Thepriv

SLAM On the Road·2022-12-01 17:00

论文仿真：Learning High-Speed Flight in the Wild

主要记录配置环境过程的坑仿真电脑配置Ubuntu18.04.5LTSAMD®Ryzen95950xGeForceRTX3090NVIDIADriverVersion:460.91.03CUDAVersion:11.2Git源码Git仓库：https://github.com/uzh-rpg/agile_autonomy总共需要20个额外的git仓库，可单独手动git（github不稳定）：gitc

青衫无尘、·2022-12-01 17:56

Learning High-Speed Flight in the Wild复现

LearningHigh-SpeedFlightintheWild复现有复现/编译不成功的问题欢迎在评论区评论，本人复现成功过几次，大大小小碰见无数问题，耗费了大量时间。目前成功的环境配置如下：ubuntu18.04cmakeversion3.22.0/3.10.2nvidia-smi:NVIDIA-SMI510.47.03/510.54CUDAVersion:11.6nvcc-V:cuda_11

梅西与老詹·2022-12-01 17:25

Learning High-Speed Flight in the Wild 环境安装

有许多问题可以去github项目内的issues查找一下，里面有相当一部分问题的解决方案。也可参考论文学习–LearningHigh-SpeedFlightintheWild一、环境安装论文程序github地址：uzh-rpg/agile_autonomy，以及安装所需的基本流程，都在下方的Readme中可以找到。环境：ubuntu20.04+cuda11.0+gcc/g++7.5.0+ROSno

炸机狂魔·2022-12-01 17:25

《Learning High-Speed Flight in the Wild》代码学习记录

Git：https://github.com/uzh-rpg/agile_autonomy论文：LearningHigh-SpeedFlightintheWild训练自己的网络+测试收集数据集打开一个终端运行下列程序cdagile_autonomy_wssourcecatkin_aa/devel/setup.bashroslaunchagile_autonomysimulation.launch打

UESTC_phy·2022-12-01 16:23

《Learning High Speed Flight in the Wild》生成专家轨迹部分--数据记录

暂时主要是记录下数据。simulation.launch运行中数据如下（第1次训练数据)：[INFO][1642060400.137616415,3.221000000]:Unityisready![INFO][1642060408.461146842,6.959000000]:Receivedoffcommand,stoppingmaneuverexecution![INFO][16420604

UESTC_Chenlin·2022-12-01 16:52

Catkin build的坑--Learning High-Speed Flight in the Wild

环境Ubuntu20.04+ROSnoetic+anaconda参考两篇大佬的环境配置后，在Ubuntu20.04的build过程中还是遇到很多问题文章1:https://blog.csdn.net/wxm__/article/details/121220816文章2:https://blog.csdn.net/qq_42412225/article/details/123537758问题1pro

Aadequate·2022-12-01 16:50

【论文阅读】Learning High-Speed Flight in the Wild

LearningHigh-SpeedFlightintheWild：ScienceRobotics，2021，苏黎世大学主要内容提出了一种端到端的方法，通过纯机载传感器和计算，能够在复杂的自然和人造环境中高速自主驾驶四旋翼飞机。该方法可以使无人机以10m/s在复杂的环境下高速飞行，且高速时的故障率降低10倍。核心工作该论文认为现有的自主飞行系统是高度设计和模块化的。导航任务通常分为感知、映射、规划

诺凌萧瑟·2022-12-01 16:50

Real-time single image depth perception in the wild with handheld devices

利用手持设备在野外进行实时单幅图像深度感知0ABSTRACTDepthperceptionisparamounttotacklereal-worldproblems,rangingfromautonomousdrivingtoconsumerapplications.Forthelatter,depthestimationfromasingleimagerepresentsthemostversa

张吱吱z·2022-11-28 05:19

[CVPR2020]Towards High-Fidelity 3D Face Reconstruction from In-the-Wild Images Using Graph

标题：TowardsHigh-Fidelity3DFaceReconstructionfromIn-the-WildImagesUsingGraphConvolutionalNetworks链接：https://arxiv.org/pdf/2003.05653这篇文章也是解决从一张2D图到3D人脸精细重建的问题的。文章自称是第一个将图神经网络用于3D人脸重建的。并且说自己的模型不需要精细的人脸纹理

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-11-27 04:07

Towards High-Fidelity 3D Face Reconstruction from In-the-Wild Images Using GCN

目录1.简介1.1motivation1.2本文关键点1.3本文参考使用的相关技术2.本文方法2.1流程2.2损失函数1.简介文章全称《TowardsHigh-Fidelity3DFaceReconstructionfromIn-the-WildImagesUsingGraphConvolutionalNetworks》出自CVPR2020，将图卷积网络应用在了三维人脸重建的纹理优化上。1.1mo

理想很丰满，现实很骨感·2022-11-27 04:33

Towards High-Fidelity 3D Face Reconstruction from In-the-Wild Images

然后点出了存在的不足——面部纹理失真，然后介绍了近几年的研究方向向使用从面部纹理的高分辨率UVmap的大规模数据库训练的生成网络恢复高质量面部纹理，但是这些网络是不公开的，并且难以复现，本文提出了从in-the-wild

HR_Reborn·2022-11-27 04:57

【论文阅读】Scene Text Image Super-Resolution in the Wild

【论文阅读】SceneTextImageSuper-ResolutionintheWild摘要引言相关工作TextZoom数据集方法pipelineSRB中央对齐模块梯度剖面损失实验数据集实现细节文本识别是否需要SR吗？合成的LR图像vsTextZoom上的LR图像TSRN的消融实验与最先进的SR方法的比较结论与讨论附录速度与精度二进制掩码关于SRB数据集细节标注细节任务分析一些补充知识文本识别器

w_thout·2022-11-26 21:19

【2021-CVPR-3D人体姿态估计】CanonPose: Self-Supervised Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild

CanonPose:Self-SupervisedMonocular3DHumanPoseEstimationintheWild题目：《在自然场景下自监督的单目3D姿态估计》作者：来源：CVPR2021研究内容:单人-单视图-自监督创新点：•提出CanonPose:一种自我监督的方法，通过混合不同视图的姿态，从未标记的多视图图像训练单个图像3D姿态估计器。•不需要预先了解场景、3D骨架或摄像机校准

代码太难敲啊喂·2022-11-25 19:10

辐射神经场算法——Wild-NeRF / Mipi-NeRF / BARF / NSVF / Semantic-NeRF / DSNeRF

辐射神经场算法——NeRF++/Wild-NeRF/Mipi-NeRF/BARF/NSVF/Semantic-NeRF辐射神经场算法——NeRF++/Wild-NeRF/Mip-NeRF/BARF/NSVF

Leo-Peng·2022-11-25 07:10

论文笔记：A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In The Wild

文章目录介绍Wav2Lip的整体架构Lip-syncExpertgeneratorVisualQualityDiscriminator新的lip-syncevaluationframework总结介绍这篇论文提出Wav2Lip的方法，做到了根据提供的语音和视频来合成嘴唇配对的新视频。以前相关方面的方法都有一些缺点：只能针对训练时使用的speaker来合成视频，不能做到speaker-generic

--ccyyy·2022-11-25 03:24

Discriminative deep metric learning for face verification in the wild 度量学习(CVPR2014)

Hu,Junlin,JiwenLu,andYap-PengTan.“Discriminativedeepmetriclearningforfaceverificationinthewild.”CVPR2014.(度量学习用于FaceVerification：)马氏距离：其中MMM是一个d×dd\timesdd×d的半正定矩阵，根据Choleskey分解:由此，马氏距离可化简为:剩下需要根据神经网络

PoemK·2022-11-14 09:40

Unknown-Aware Object Detection:Learning What You Don’t Know from Videos in the Wild(未知目标检测)CVPR 2022

最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）摘要：构建能够检测出分布外(OOD)对象的可靠的目标检测器至关重要，但尚未得到充分的研究。关键的挑战之一是，模型缺乏来自未知数据的监督信号，导致对OOD对象的预测过于自信。我们提出了一种新的未知感知目标检测框架，通过时空未知蒸馏(STUD)，从野生视频中提取未知对象，并

Y蓝田大海·2022-11-06 07:36

语义分割-FCNs in the wild: Pixel-level adversarial and constraint-based adaptation 对抗方法实现不同数据集语义分割

下载地址FCNsinthewild:Pixel-leveladversarialandconstraint-basedadaptation0.摘要1.概述2.相关工作2.1.语义分割2.2.领域自适应3.全卷积适应模型3.1.全局域对齐3.2.类特定的适应4.实验4.1.数据集4.2.定量和定性结果4.2.1.大转变:合成到真实适应4.2.2.中等成都迁移:跨季节适应4.2.3.小转移:跨城市适应

HheeFish·2022-09-26 15:00

【论文翻译_无数据知识蒸馏_元学习_2022】Up to 100× Faster Data-free Knowledge Distillation

可以参考2021的另一篇解决相似问题的文章（Learning_Student_Networks_in_the_Wild）摘要data-free知识蒸馏（DFKD）由于其仅使用人造合成数据压缩模型的能力，

乱搭巴士·2022-09-25 01:52

论文学习 RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild

论文地址：RetinaFace:Single-stageDenseFaceLocalisationintheWild开源地址：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace.综述 RetinaFace是一个多任务学习的多尺度人脸检测模型，可实现人脸处理领域的检测和关键点提取，并应用了FPN的UpSample实现特

永恒_一瞬·2022-09-16 07:12

【20220505】文献翻译9：从视频中学习语音驱动的3D对话手势

数据集创建3.1从视频中创建3D注释3.2音频特征预处理4方法4.1网络结构4.2训练的细节5结果5.1Baseline比较5.2用户对手势合成的研究评估5.3面部表情评估6讨论7结论附录A关于In-The-Wild

Yang SiCheng·2022-08-10 07:16

Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild论文阅读笔记

目标检测与域适应界核的一篇文章，非常有启发，CVPR2018作品，非常有趣。1.全文综述目标检测任务通常假设训练集与测试集从属于同一个分布，但是在实际情形中并不完全如此，这种分布上的差异会导致性能的下降与损失，本文旨在提高目标检测的跨域鲁棒性。作者从两个层面处理领域转移:1)图像级移动，如图像样式、光照等;2)实例级移动，如对象出现-亮度、大小等。我们基于最新的最先进fasterR-CNN模型构建

lwpyh·2022-05-26 07:37

CVPR2021 Objectron: A Large Scale Dataset of Object-Centric Videos in the Wild with Pose Annotations

0、关键词annotatedvideos,3Dobjectdetection,object-centricvideos,poseannotations,Objectrondataset,3Dobjecttracking,3Dshaperepresentation,object-centricshortvideos,annotatedimages,robotics,imageretrieval,au

Hoyer·2022-05-11 04:30

Programming Puzzle: Bamboo Trimming

2020/3/27ProgrammingPuzzle:BambooTrimminghttps://www.wild-inter.net/te...1/8backtomainpage—COMP526AppliedAlgorithmicsProgrammingPuzzle

·2022-03-23 09:52

课堂“小插曲”

上周某一节英语课上，我正在讲解"natural"和"wild"这两个词，还举了个例子，具体例子我也记不太清了，但答案是natural。一个男生上来就说道：“我就不这样。”

海豚风筝·2022-03-20 18:06

【论文阅读】Facial Expression Recognition in the Wild via Deep Attentive Center Loss

这篇文章的重点在“深度注意中心损失”。下面简要描述一下网络中下面分支的pipeline：为输入的图像，经过CNN处理后，得到特征图。下面的分支进行如下处理：poolinglayer处理后得到，是一个一维的特征向量，再将经过一个全连接层计算后得到表情的概率分布，最后计算分类softmaxloss，也就是。难点在于上面分支的理解，也就是sparsecenterloss如何计算。在介绍上面分支的pipe

柠檬不喝橙汁·2022-03-04 07:48

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