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2.2FormingBagofRegions2.3RepresentingBagofRegions2.4Aligningbagofregions三、效果论文：AligningBagofRegionsforOpen-VocabularyObjectDetection代码：https://github.com/wusize/ovdet出处：CVPR2023

来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文提出一种用于目标检测的动态框架DynamicDet。动态神经网络是深度学习领域的新兴研究课题。通过自适应推理，动态模型可以达到显著的精度和计算效率。然而，由于没有合适的动态结构和现有的目标检测标准，设计一个强大的动态检测器是具有挑战性的。为解决这些困难，本文提出一种用于目标检测的动态框架DynamicDet。首先，根据目标检测任务的性质精心设计了一个动态

作者：NingZhang,FrancescoNex,GeorgeVosselman,NormanKerle单位：UniversityofTwente收录：CVPR2023论文：https://arxiv.org

目录检测代码：本文分享CVPR2023论文『DynamicDet:AUnifiedDynamicArchitectureforObjectDetection』，北京大学王选计算机研究所王勇涛团队所提出的一个目标检测器的通用动态架构

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本文整理了CVPR2023目标检测相关论文72篇，覆盖包括2D目标检测、3D目标检测、视频目标检测、人物交互检测、异常检测、伪装目标检测、关键点检测、显著性目标检测、车道线检测、边缘检测等10个细分任务

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Title:3D-awareFacialLandmarkDetectionviaMulti-viewConsistentTrainingonSynthetic(三维感知人脸关键点检测：合成数据下多视角一致训练)Affiliation:TexasA&MUniversityAuthors:LibingZeng,LeleChen,WentaoBao,ZhongLi,YiXu,JunsongYuan,Ni

Title:3D-AwareFaceSwapping(3D感知的人脸交换)Affiliation:上海交通大学人工智能研究所Authors:YixuanLi,ChaoMa,YichaoYan,WenhanZhu,XiaokangYangKeywords:Faceswapping,3Dhumanfaces,GenerativeAdversarialNetwork,geometrySummary:(1

Title:3DHumanKeypointsEstimationFromPointCloudsintheWildAffiliation:斯坦福大学(StanfordUniversity)Authors:ZhenzhenWeng,AlexanderS.Gorban,JingweiJi,MahyarNajibi,YinZhou,DragomirAnguelovKeywords:3Dhumankeypo

这是CVPR2023的一篇用diffusion先验做图像修复和图像增强的论文之前有一篇工作做了diffusion先验（BahjatKawar,MichaelElad,StefanoErmon,andJiamingSong

这篇论文的题目是用于小样本Transformers的监督遮掩知识蒸馏论文接收：CVPR2023论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.15466.pdf代码链接：https://

Title:3DRegistrationwithMaximalCliquesAffiliation:SchoolofComputerScience,NorthwesternPolytechnicalUniversity,ChinaAuthors:XiyuZhang,JiaqiYang,ShikunZhang,YanningZhangKeywords:3Dpointcloudregistration

Title:3D-AwareConditionalImageSynthesisAffiliation:CarnegieMellonUniversity(卡内基梅隆大学)Authors:KangleDeng,GengshanYang,DevaRamanan,Jun-YanZhuKeywords:ImageSynthesis,3D-aware,NeuralRadianceFields,Interact

Title:3DVideoObjectDetectionWithLearnableObject-CentricGlobalOptimizationAffiliation:中国科学院自动化研究所(InstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences)，中国科学院大学人工智能学院(SchoolofArtificialIntelligence,University

Title:3DAvatarGANBridgingDomainsforPersonalizedEditableAvatarsAffiliation:KAUST(PeterWonka),SnapInc.(Hsin-YingLee,MengleiChai,AliaksandrSiarohin,SergeyTulyakov)Authors:RameenAbdal,Hsin-YingLee,PeihaoZ

Title:3DGANInversionWithFacialSymmetryPrior(带面部对称性先验的3DGAN反演)Affiliation:清华大学Authors:FeiYin,YongZhang,XuanWang,TengfeiWang,XiaoyuLi,YuanGong,YanboFan,XiaodongCun,YingShan,CengizÈOztireli,YujiuYangKeyw

Title:3DHumanPoseEstimationWithSpatio-TemporalCriss-CrossAttentionAffiliation:HefeiUniversityofTechnologyAuthors:ZhenhuaTang,ZhaofanQiu,YanbinHao,RichangHong,TingYaoKeywords:3Dhumanposeestimation,spat

Title:3DHumanPoseEstimationviaIntuitivePhysicsAffiliation:MaxPlanckInstituteforIntelligentSystems,Tübingen,GermanyAuthors:ShashankTripathi,LeaMüller,Chun-HaoP.Huang,OmidTaheri,MichaelJ.Black,Dimitrios

Title:3DHumanMeshEstimationFromVirtualMarkersAffiliation:SchoolofComputerScience,CenteronFrontiersofComputingStudies,PekingUniversityAuthors:XiaoxuanMa,JiajunSu,ChunyuWang,WentaoZhu,YizhouWangKeywords

ScSCConv论文解读具体工作具体结构核心代码**yolo注册**yaml文件运行结果测试论文解读本文主要是提出了一个新颖的卷积模块SCConv，名字含义是结合空间和通道的重组卷积，此模块目标在于减少视觉任务中由于冗余特征提取而产生的计算成本。卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是卷积层提取冗余特征。最近的作品要么压缩训练有素的大

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AdaptingCLIPforOpen-VocabularyDetectionwithRegionPromptingandAnchorPre-Matching代码：https://github.com/tgxs002/CORA出处：CVPR2023

为了进一步提升视觉定位、深度视觉地图构建的准确性，NianticLabs在CVPR2023期间公布了ACE方案（AcceleratedCoordinateEncoding），中文直译是加速的坐标编码，宣称可实现更高效的视觉定位效果

针对CVPR2023新出的Fasternet主干网络，追求更快、参数量更少、精度更高的主干网络，本文在yolov5n的基础上进行替换改进。

论文阅读：CompletionFormer:DepthCompletionwithConvolutionsandVisionTransformers来源cvpr2023链接：TheKITTIVisionBenchmarkSuite

CVPR2023官网链接：https://cvpr2023.thecvf.com/会议时间：2023年6月18日-6月22日，加拿大温哥华CVPR2023统计数据：提交：9155篇论文接受：2359篇论文