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PointPillars 学习笔记

《PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds》CVPR2019用于点云目标检测的快速编码器文章目录前言一、KeyPoints二、

THE@JOKER·2023-02-03 02:33

轻量级网络 ESPNetv2

ESPNetv2:ALight-weight,PowerEfficient,andGeneralPurposeConvolutionalNeuralNetwork[CVPR2019][GitHub]AbstractWeintroducealight-weight

Phoenixtree_DongZhao·2023-02-02 22:03

【论文笔记 - 图像生成 - CVPR2019】Unpaired Person Image Generation with Semantic Parsing Transformation

Ref:先前工作以及补充本文工作（本阅读笔记的参考论文）解读1解读2原论文是关于2019年的CVPR工作的延伸和补充（同一作）现有工作的特点：姿态引导的图像生成任务一般是在有监督下完成的，结果虽然不错，但是监督学习必须有成对的图像组成训练数据集。（成对：同一个人，同样的外观，但是姿态不同）自监督方法，无法有效的同时建模空间和外观转换，结果不够理想。虽然目前的方法都考虑到将图像分解成多个因素（背景，

No pains, no GANs!·2023-02-01 12:09

图像去模糊：PSS-NSC

[20190925添加开源code]CVPR2019jiaya.mefirenxygao/deblurgithub.com本文是香港中文大学、腾讯优图贾佳亚团队投于CVPR2019的一篇关于图像去模糊的方法

无止境x·2023-01-31 16:28

【计算机视觉】简述对PointConv的理解

所以，CVPR2019年发出了PointConv，这篇文章虽然贡献不是那么大，但是也在某种程度上实现了高效卷积。其实在阅读这篇文章时

YXLiu_XMYang_PCSS·2023-01-31 14:53

Attention机制在计算机视觉中的应用(三)：CVPR2019通用目标检测 Towards Universal Object Detection by Domain Attention

论文地址：TowardsUniversalObjectDetectionbyDomainAttention该论文提出了一个通用的物体检测模型，适用于任一目标检测场景，在多个数据集上表现良好。该模型基于SENet，将多个SENet得到的特征图连接在一起，并且提出了domainattention，将其施加在连接好的特征图后，这样能够使模型更好地适应不同场景下的目标检测任务。论文中指出，以往训练的目标检

小伟db·2023-01-31 13:52

Paper Reading||Quantization Networks

论文(CVPR2019)：https://arxiv.org/abs/1911.09464源码(Pytorch)：https://github.com/aliyun/alibabacloud-quantization-networksQN

Bitterest·2023-01-31 01:33

CVPR2019:Domain-Specific Batch Normalization for Unsupervised Domain Adaptation无监督域适配的特定域批处理规范化

CVPR2019:Domain-SpecificBatchNormalizationforUnsupervisedDomainAdaptation无监督域适配的特定域批处理规范化0.摘要1.概述2.预备知识

HheeFish·2023-01-29 20:33

论文翻译：Group-wise Correlation Stereo Network

~发表：CVPR2019代码：https://github.com/xy-guo/GwcNet摘要立体匹配估计矫正过的图像对之间的视差，这对深度感测，自动驾驶和其他相关任务非常重要。

tjut_zdd·2023-01-29 09:38

SiamNet 系列方法总结

CVPR18）5、StruckSiam（ECCV2018)6、SiamTri（ECCV2018）7、DaSiamRPN（ECCV2018）8、UpdateNet（ICCV2019）9、SiamRPN++（CVPR2019

藏晖·2023-01-25 12:42

【目标检测】|Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection

CVPR2019检测框不确定性github：https://github.com/yihui-he/KL-Loss论文原址：https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdfBoundingBoxRegressionwithUncertaintyforAccurateObjectDetectionzhangxiangyu

rrr2·2023-01-25 12:02

CVPR 2019 | 智能体张量融合，一种保持空间结构信息的轨迹预测方法

导读本文是计算机视觉领域国际顶级会议CVPR2019入选论文《MultiAgentTensorFusionforContextualTrajectoryPrediction》的解读。

我爱计算机视觉·2023-01-23 10:33

CVPR2019| 亚洲微软研究院、阿德莱德论文：结构知识蒸馏应用语义分割

SophiaCV·2023-01-21 09:45

Generalizable Person Re-identification by Domain-Invariant Mapping Network(CVPR2019)阅读笔记

原文链接：http://www.eecs.qmul.ac.uk/~js327/Doc/Publication/2019/cvpr2019_dimn.pdf简介现有的域泛化方法假设源域和目标域共享相同的标签控件，但是现有的meta学习模型假设目标域有着固定数量的类别，并且用源域中的数据去训练，所以他们对于reID都有局限性，目标域中的人物类别是不同动态的DIMN用于去学习人物图像与其身份分类器权重向

weixin_43876725·2023-01-21 03:30

[论文笔记]CenterNet 阅读笔记

CenterNet阅读笔记ObjectsasPoints（CVPR2019）摘要1.引言2.相关工作3.预备知识4.将物体编码为点（ObjectsasPoints）从点到边界框（Frompointstoboundingboxes

吉他A梦·2023-01-19 06:13

【论文阅读】CenterNet

论文题目：ObjectsasPoints（CVPR2019）论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf发布时间：2019.4.16机构：UTAustin，UCBerkeley

우 유·2023-01-19 06:10

激光点云3D目标检测算法之PointPillars

前言《PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds》是一篇发表在CVPR2019上关于激光点云3D目标检测的文章，其中提出了一种新的点云编码方法用于给

DeepDriving·2023-01-18 09:05

论文笔记之CSPNet

本文收录于CVPR2019论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.11929.pdf1.摘要目前最先进的能够在计算机视觉任务上取得非常好的结果的方法往往很大程度上依赖于昂贵的计算资源

To_1_oT·2023-01-16 09:36

今日新出 CV 论文汇总（含医学图像、目标检测、唇语识别、SLAM等）

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术最近，52CV分享了多篇CVPR2019的论文，有位群友问难道除了CVPR就没有值得读的论文了吗？当然不是，其实很多优秀的工作并不一定出自CVPR。

我爱计算机视觉·2023-01-15 14:48

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

CVPR2019 无监督异常检测/定位数据集：MVTec AD

《MVTecAD：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。与之前的异常检测数据集不同，该数据集模仿了工业实际生产场景，并且主要用于unsupervisedanomalydetection。数据集为异常区域都提供了像素级标注，

我是大黄同学呀·2023-01-13 09:39

CVPR2019 GIoU

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

YF-Zhang·2023-01-12 18:33

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

HRNet（cvpr2019）：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation （并行高分辨率保持）

DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation（CVPR2019）HRNet由微软亚洲研究院和中科大共同提出。

Sesen_s·2023-01-11 20:00

March 11-Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation-paper reading

这篇文章的博主也是对于此文做了简单的介绍论文原文下载https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch原文作者的代码在这里，这是CVPR2019

欢仔·2023-01-11 20:29

Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation相关链接收藏

MPIIHumanPosedatasetStackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimationdilatedconvolution微软亚洲对本篇文章的简单阐述学习CVPR2019

璐璐yao·2023-01-11 20:27

（粗翻译）Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation——CVPR2019

用于人体姿态估计的深度高分辨率表示学习摘要在这篇论文中，作者着力于解决人类的姿态估计问题，此问题的重点是学习可靠的高分辨率表示。现有的大多数方法从“高分辨率到低分辨率网络”生成的低分辨率表示中恢复出高分辨率表示。相反，作者提出的网络在整个过程中均保持高分辨率表示。作者首先使用一个高分辨率的子网作为第一级，逐步增加高分辨率到低分辨率的子网，形成多个级，多分辨率子网并行连接。作者进行重复的多尺度融合，

hshs0594·2023-01-11 20:24

论文笔记：[CVPR 2019] PointConv： Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds

[CVPR2019]PointConv：DeepConvolutionalNetworkson3DPointClouds.

I"ll carry you·2023-01-11 19:05

论文阅读 | PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds

前言：通过MLP和点密度来估计点卷积的卷积核权重的方法，发表在CVPR2019论文地址：【here】代码地址：【here】PointConv:DeepConvolutionalNetworkson3DPointClouds

btee·2023-01-11 19:04

【论文笔记】CVPR2019_SiamRPN++

Depth-wiseCrossCorrelationLayer用来降低参数数量论文题目：SiamRPN++:EvolutionofSiameseVisualTrackingwithVeryDeepNetworks这篇SiamRPN++是CVPR2019

aaon22357·2023-01-11 15:21

【计算机视觉】简述对KPConv的理解

之前有篇博客介绍了自己对PointConv的理解，那篇文章虽然在某种程度上实现了高效卷积，并且利用了一种注意力的方法（密度加权），但是其分割的效果并不是特别的理想，miou并不是特别的高，所以这篇文章讲述一下自己对CVPR2019

YXLiu_XMYang_PCSS·2023-01-11 02:01

SCHP（CVPR2019）-人体解析论文阅读

文章目录解决问题算法CE2PA-CE2P自纠正学习噪声讨论实验消融实验结论论文：《Self-CorrectionforHumanParsing》github:https://github.com/GoGoDuck912/Self-Correction-Human-Parsing解决问题问题：数据标定中难免出现噪声，因为两个分割边界边界不清晰；解决：作者提出SCHP，逐步提高监督标签及学习到模型的可

‘Atlas’·2023-01-10 07:29

深度学习——UMRL

CVPR2019原论文：UncertaintyGuidedMulti-ScaleResidualLearning-usingaCycleSpinningCNNforSingleImageDe-Raining

浮生若梦，为欢几何耶·2023-01-09 17:00

Explainable and Explicit Visual Reasoning over Scene Graphs

背景本篇论文是南洋理工大学张含望组的工作，接收于CVPR2019摘要题为在场景图上的可解释和明确的视觉推理。

薛定猫的谔w·2023-01-08 12:24

Argoverse: 3D跟踪数据集

下载链接：https://arxiv.org/abs/1911.02620该文为CVPR2019文章，由ArgoAI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院发布。

冯子材·2023-01-07 21:36

论文阅读笔记《Dense Classification and Implanting for Few-Shot Learning》

原文下载：https://arxiv.org/pdf/1903.05050.pdf 源码地址：无论文来源：CVPR2019 部分引用格式的是我自己添加的一点认识，其他部分都是摘自深视大佬：https:

海淀小天·2023-01-07 19:11

CVPR2019 Oral 论文《Side Window Filtering》C++代码实现

算法原理可以看这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58326095简单介绍这篇文章提出了一种新的方法用于滤波保留边缘和角点，原理在上面的文章可以找到，同时也能找到论文原文和一份github的代码，这种方法可以配合现有的任何滤波方法使用，让这些滤波方法都强制保留边缘。只需要将对应的滤波的核的系数换成对应的滤波方法的核即可。这里我实现了均值滤波的SideWindowFi

just_sort·2023-01-07 10:42

时隔两年，盘点ECCV 2018影响力最大的20篇论文

上周CV君盘点了去年CVPR中引用量最高的20篇论文：时隔一年，盘点CVPR2019影响力最大的20篇论文不少朋友催更ECCV2018的。

我爱计算机视觉·2023-01-04 18:49

各种 NMS

文章目录经典NMSSoft-NMSSofter-NMS(CVPR2019)DIoU-NMS(AAAI2020)经典NMS实现步骤如下：选取这类outputbbox中scores（置信度）最大的哪一个，记为

THE@JOKER·2023-01-04 10:54

论文阅读笔记五十三：Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection(CVPR2019)

论文原址：https://arxiv.org/pdf/1904.02701.pdfgithub:https://github.com/OceanPang/Libra_R-CNN摘要相比模型的结构，关注度较少的训练过程对于检测器的成功检测也是十分重要的。本文发现，检测性能主要受限于训练时，samplelevel,featurelevel,objectivelevel的不平衡问题。为此，提出了Libr

?Briella·2023-01-04 09:11

目标检测论文阅读：Grid R-CNN算法笔记

标题：GridR-CNN会议：CVPR2019论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8953602/这篇文章理解起来并不难，但是具体是如何操作的，还是要结合代码来进一步理解

Convolution@·2023-01-04 09:06

【Attention】Dual Attention（DANet） & Fully Attention（FLA）

DualAttentionNetworkforSceneSegmentation，CVPR2019论文地址：https://arxiv.org/abs/1809.02983项目地址：GitHub-junfu1115

m0_61899108·2023-01-03 11:22

【论文阅读】Weakly Supervised Learning of Instance Segmentation with Inter-pixel Relations

一篇经典的弱监督分割论文，发表在CVPR2019上面论文标题：WeaklySupervisedLearningofInstanceSegmentationwithInter-pixelRelations

阿委困的不能行·2023-01-03 11:27

人体姿态估计_HRNet系列

ECCV2018《SimpleBaselinesforHumanPoseEstimationandTracking》CVPR2019《DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation

ClarissaYL·2023-01-03 07:51

【论文阅读】Polysemous Visual-Semantic Embedding for Cross-Modal Retrieval 多义性视觉-语义编码跨模态检索视频图像文本

PolysemousVisual-SemanticEmbeddingforCross-ModalRetrieval作者：YaleSong1，MohammadSoleymani2；MicrosoftCloud&AIUSCInstituteforCreativeTechnologies出处：CVPR2019

me_yundou·2023-01-01 15:41

CenterNet

CenterNet-Model(pytorch版本)1.一论文导读2.二论文精读3.三代码实现4.四问题思索《CenterNet:KeypointTripletsforObjectDetection》收录会议及时间：CVPR2019

*Major*·2022-12-31 09:33

DANet Daul Attention位置和通道注意力（PAM＆CAM）keras实现

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、DualAttention二、代码1.PAM2.CAM总结前言DANet:DualAttentionNetworkforSceneSegmentation(CVPR2019

求你涨点吧·2022-12-30 17:54

CVPR2019 图像描述（image caption）论文汇总

CVPR2019图像描述（imagecaption）论文汇总1.AdversarialSemanticAlignmentforImprovedImageCaptions使用对抗学习的思想来加强image

Charles、洛·2022-12-30 14:07

【VQA文献阅读】(CVPR2019)Answer Them All! Toward Universal Visual Question Answering Models ——直观了解最新VQA数据集

【VQA文献阅读】(CVPR2019)AnswerThemAll!

程序媛小哨·2022-12-29 11:51

目标检测之FCOS

本文参考以下链接，如有侵权，联系删除参考链接FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetectionFCOS(CVPR2019)创新点去掉了anchor做检测，也就是常说去掉了

专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-12-28 18:24

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