iccv

论文那些事—Meta Gradient Adversarial Attack

MetaGradientAdversarialAttack（ICCV2021，MGAA）1、摘要受元学习思想的启发，本文提出了一种新的体系结构元梯度对抗攻击(MetaGradientAdversarialAttack
凉茶i·2022-12-23 21:24

论文那些事—AdvDrop: Adversarial Attack to DNNs by Dropping Information

AdvDrop:通过丢弃信息生成对抗样本去攻击DNN（ICCV2021）1、摘要\背景人有很强的抽象能力和联想力，例如一个由几块积木拼成的乐高玩具，小朋友也能轻易认出其中描述的场景。
凉茶i·2022-12-23 21:21

后门防御阅读笔记，Black-box Detection of Backdoor Attacks with Limited Information and Data

Black-boxDetectionofBackdoorAttackswithLimitedInformationandData论文单位：THBILab,TsinghuaUniversity,Beijing论文作者：YinpengDong,XiaoYang,JunZhu收录会议：ICCV2021
wujiekd·2022-12-23 18:17

21年 46篇神经架构搜索(NAS) ICCV CVPR Survey 笔记 ( 更新至20)

目录1.FBNetV3:JointArchitecture-RecipeSearchusingPredictorPretraining2.ActivateorNot:LearningCustomizedActivation3.DynamicSlimmableNetwork4.AttentiveNAS:ImprovingNeuralArchitectureSearchviaAttentiveSamp
从零开始的计科搬砖猫·2022-12-23 15:01

ICCV 2019 |Deep Contextual Attention for Human-Object Interaction Detection论文阅读笔记

人物交互检测是视觉关系检测任务中非常重要的一类任务，对于场景的深入理解至关重要，现在很多方法将其分解为目标定位与交互识别，尽管取得了一定的进展，但是这些方法仅仅依赖于人和物体的外观而忽略掉有效的上下文信息，但是这些信息对于捕获他们之间的细微交互是非常重要的。本文提出了一个用于人物交互检测的上下文注意力框架，该方法通过学习实例的上下文感知外观特征来利用上下文信息，然后使用注意力模块自适应的选择与实例
ycolourful·2022-12-23 13:10

ICCV2021 Best Paper : Swin Transformer (二）

三、Supplement1.RelativePositionBias在SwinTransformer(一)中呢已经结束了主干部分，接下来呢，就是剩余的一些边边角角，不过重要的呢，是对源码的解析。在之前有提到说attention的计算多加了一个，即：我们把这个呢叫做偏置，也称为相对位置偏置RelativePositionBias。那这个RelativePositionBias到底在做一件怎样的事情呢
深度科研·2022-12-23 12:08

DeepRoute Lab | DRINet 面向更加高效的点云分割

AUTHOR-元戎感知组时隔半年码字，来介绍一下今年被ICCV2021收录的一篇点云分割的工作DRINet:ADual-RepresentationIterativeLearningNetworkforPointCloudSegmentation
DeepRoute_Lab·2022-12-22 22:43

DeepFake学习记录（不更新了，该方向直接劝退）

通过眨眼检测“deepfake”视频换脸（Face-swapping）OriginalDeepfakesFaceswap-GAN3DfaceFaceSwapFastFace-swapUsingCNN(ICCV2017
kaidikake·2022-12-22 22:08

使用STN的行人属性识别

ImprovingPedestrianAttributeRecognitionWithWeakly-SupervisedMulti-ScaleAttribute-SpecificLocalization文章：https://arxiv.org/abs/1910.04562代码：https://github.com/chufengt/iccv19
alex1801·2022-12-22 16:14

「论文阅读」Point Transformer（ICCV_2021_paper_Zhao）

目录背景PointTransformerLayerPositionEncodingPointTransformerBlockNetworkArchitectureTransitiondownTransitionupOutputhead作者提出，Transformer模型特别适合于点云处理，因为自注意力是Transformer的核心，本质上是一个集合算子：它对输入元素具有顺序不变性和数量不变性，因此
小麋鹿跑了·2022-12-22 16:30

目标检测——RetinaNet（十）

简介：这篇paper《RetinaNet：FocalLossforDenseObjectDetection》获得了ICCV2017的Best，创新点就是FocalLoss了，其主要贡献就是解决了one-stage
Y.Z.Y.·2022-12-22 15:47

论文阅读：SemanticKITTI: A Dataset for Semantic Scene Understandingof LiDAR Sequences

SemanticKITTI:ADatasetforSemanticSceneUnderstandingofLiDARSequences这篇文章主要是发布数据集SemanticKITTI没太大难度直接看看就好ICCV2019
shiyueyueya·2022-12-22 07:42

CoaT：Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers详解

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Xu_Co-Scale_Conv-Attentional_Image_Transformers_ICCV
樱花的浪漫·2022-12-22 06:59

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

【论文阅读】CoaT：Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers

发表年份：2021.4发表单位：加州大学圣地亚哥分校期刊/会议：ICCV2021论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.06399代码链接：https://github.com/
Billie使劲学·2022-12-22 06:27

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

达摩院细粒度分类SoftTriple Loss ICCV高引论文深入解读

一、论文&代码论文链接：SoftTripleLoss:DeepMetricLearningWithoutTripletSampling引用情况：开源代码：GitHub-idstcv/SoftTriple:PyTorchImplementationforSoftTripleLoss二、背景SoftTripleLoss论文是在图像细粒度分类领域提出了新型度量学习方法，该方法可以被广泛应用于各种搜索、识
AI记忆·2022-12-21 14:34

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning||论文阅读

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
TBYourHero·2022-12-21 12:30

DRAEM【异常检测：Reconstruction-based】

2021.8，ICCV，排名第十（paperswithcode）模型原理网络三大模块：异常生成模块、重构模块、判断模块。异常生成模块：因为只有正常数据，通过将异常区域做到正常图里达到模拟异常图的效果。
太简单了·2022-12-21 09:25

单张图像就可以训练GAN！Adobe改良图像生成方法 | 已开源

去年谷歌就提出了SinGAN，是第一个拿GAN在单幅自然图像学习的非条件生成模型(ICCV2019最佳论文)。
QbitAl·2022-12-21 07:58

multi-view recognition近三年CV顶会汇总(CVPR, ECCV, ICCV, ICEV, ACMMM)[未完待更]

multi-viewrecognition近三年CV顶会汇总CVPR201820192020ECCV201820192020ICCV201820192020ICEV201820192020ACMMM201820192020
vanlish·2022-12-20 16:50

文章阅读 - Learned Multi-Patch Similarity (ICCV 2017)

问题：为什么不直接计算多目的相似性呢？相关工作深度图计算双目中的benchmark：MiddleburyStereo[1]、KITTI[2]多目中的benchmark：[3]、[4]多目中深度图计算方法可分为两类：plane-sweeping随机采样和扩散（如PatchMatch）学习Patch的相似性学习patch描述子：LIFT[5-6]：基于Siamese网络，lossfunction（匹配
随便起个明吧·2022-12-20 16:19

Grad-CAM论文总结

作者：咫尺小厘米地址：https://www.zhihu.com/people/chen-zhao-yu-80ICCV2017，IJCV2019原文链接：https://arxiv.org/abs/1610.02391
机器学习与AI生成创作·2022-12-20 15:41

今日arXiv精选 | TNNLS/ICCV/TIP/ACM MM/CIKM/WWW/ICME

关于#今日arXiv精选这是「AI学术前沿」旗下的一档栏目，编辑将每日从arXiv中精选高质量论文，推送给读者。Medical-VLBERT:MedicalVisualLanguageBERTforCOVID-19CTReportGenerationWithAlternateLearningComment:AcceptedbyIEEETransactionsonNeuralNetworksandL
PaperWeekly·2022-12-20 13:41

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

[论文阅读：姿态识别&Transformer] TransPose: Keypoint Localization via Transformer 2021 ICCV

思路：将transformer引入姿态估计方法：使用的CNNbackbone+TransformerEncoder的结构。如果从原图开始直接使用transformer则计算量过大。最后使用transformer的输出reshape回2维图像，取其激活最大值坐标位置作为关节点坐标。1.Top-down方式。使用卷积作为backbone进行特征图提取2.Transformer编码层通过query-ke
error:404..·2022-12-19 10:47

ICCV21论文解读 | AD-NeRF：用于说话人头部合成的音频驱动神经辐射场

作为构建未来虚拟世界诸多应用的主干，如何创造栩栩如生的虚拟数字人，一直是计算机视觉、计算机图形学与多媒体等人工智能相关学科密切关注的重要研究课题。近日，中国科学技术大学联合的卢深视科技有限公司、浙江大学与清华大学共同打造的AD-NeRF技术，引发了学界及业界关注。来自中科大张举勇课题组等机构的研究者们在近期大火的神经辐射场（NeRF:NeuralRadianceFields）技术基础上，提出了一种
深兰深延AI·2022-12-18 20:54

图卷积网络进行骨骼识别代码_[论文阅读]基于骨架动作识别的空间残差层和密集连接块增强的时空图卷积网络...

SpatialResidualLayerandDenseConnectionBlockEnhancedSpatialTemporalGraphConvolutionalNetworkforSkeleton-BasedActionRecognition来源作者单位会议论文地址代码江南大学ICCV2019
英俊潇洒你冲哥·2022-12-18 14:14

Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

iccv2017通过基于梯度的定位，从深层网络进行可视化解释这篇文章其实是CAM的进化版，主要是为了解决CNN模型的不可见问题，CAM论文中通过ClassActivationMapping技术将模型中感兴趣的区域用热力图的方式区分出来
丽宝儿·2022-12-18 11:17

代码实现SPIN:Learning to Reconstruct 3D Human Pose and Shape via Model-fitting in the Loop(ICCV 2019)

github:https://github.com/nkolot/SPIN在python3.7torch1.12下安装依赖问题先参考github的安装指导pipinstall-rrequirements.txt报错neural-renderer-pytorch没有找到’torch’pipinstallspacepy报错没有gfortran编译器解决方法先去官网参考自己的版本安装pytorchcon
简生_·2022-12-18 09:07

21年 46篇神经架构搜索(NAS) ICCV CVPR Survey 笔记 (21-46持续更新)

目录21.AutoSpace:NeuralArchitectureSearchwithLessHumanInterference(ICCV)22.CM-NAS:Cross-ModalityNeuralArchitectureSearchforVisible-InfraredPersonRe-Identifification23
miss_the_boat·2022-12-18 08:19

字节跳动开源GAN模型压缩框架，算力最高节省97.8%丨ICCV 2021

这里用到的技术，就是字节跳动技术团队在计算机视觉顶会ICCV2021上发表的在线多粒度蒸馏算法（OnlineMulti-GranularityDistillation，简称OMGD）。这种模型压缩
字节跳动技术范儿·2022-12-18 00:57

计算机视觉三大顶级会议ICCV,CVPR,ECCV网址

ICCV网址如下:http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/iccv/index.htmlECCV网址如下:http://www.informatik.uni-trier.de
xiaoqiaoliushuiCC·2022-12-17 19:21

计算机视觉三大顶会论文入口列表

CVPR2022CVPR2021CVPR2020CVPR2019CVPR2018ECCV2022ICCV2021ECCV2020ICCV2019AAAI2022
Timer-419·2022-12-17 19:59

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

ConditioningMethodforDenoisingDiffusionProbabilisticModels(Paperreading)JooyoungChoi,SeoulNationalUniversity,Korea,ICCV2021
努力学图像处理的小菜·2022-12-17 17:44

《Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation》论文笔记

这篇论文收录在ICCV2019的语义分割领域中，其核心思想采用了双流机制（regularstream和shapestream）以及ASPP进行分割处理。
CV无名之辈·2022-12-17 07:39

【GSCNN】GSCNN:Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation论文记录

总结论文：https://arxiv.org/abs/1907.05740代码：GitHub-nv-tlabs/GSCNN:Gated-ShapeCNNforSemanticSegmentation(ICCV2019
yzZ_here·2022-12-17 07:39

论文解读|ICCV2019|Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

标题：Gate-SCNN:用于语义分割的门控形状CNN来源：ICCV2019论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.05740Github：https://github.com/
Akita·wang·2022-12-17 07:08

[ICCV2021]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

标题：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows链接：https://arxiv.org/pdf/2103.14030动机现在在CV中使用transformer的最大问题是运算量太大，因为图片的信息量远远大过NLP中文本的信息量，然后再做selfattention会导致N平方的复杂度，这是不可以接受的，因此如何减
深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-17 07:37

MVSNeRF

MVSNeRF:FastGeneralizableRadianceFieldReconstructionfromMulti-ViewStereo：基于多视图立体的快速可推广辐射场重建（ICCV2021）
川河w·2022-12-17 01:00

EdgeFlow(ICCV2021) 论文阅读笔记（理论篇）

PaddlePaddle/PaddleSeg论文全称：EdgeFlow:AchievingPracticalInteractiveSegmentationwithEdge-GuidedFlow最近看了郝钰莹姐姐在ICCV20
QianZ423·2022-12-17 01:56

论文写作课程心得体会

对于人工智能、计算机视觉和机器学习等领域而言，有CVPR、IEEE、AAAI、ICCV等。
weixin_44755398·2022-12-16 08:22

ICCV2017【论文笔记】Representation Learning by Learning to Count

1、INTRO这篇文章作者提出一种方法，去计数图像中的visualprimitives从而学习图像的representation。2、TransformingImagestoTransformFeatures作者提出两点：1）计算视觉原语（visualprimitives）的特征不应受到缩放、二维平移和二维旋转变换的影响；2）一半的图像的视觉原语数量应该是小于整幅图像的。由此该论文考虑了两种不同的
Agent 1·2022-12-16 08:07

ICCV 2021 | Y-Net：轨迹-场景信息的真正融合

今天没有多余的解释，直接开始吧~1.Y-Net网络结构Y-Net的网络结构长什么样子呢？Y-Net的网络结构就长下图这样子。看上去我好像在自言自语，其实你仔细揣摩就会发现，我真的是在自言自语。可以看到说，Y-Net网络输入的是一张张的图片，而不是序列。这一点很重要的，因为只有先搞清输入输出是什么，才能进行接下来的工作。那在（一）中的时候说，对于给定的RGB三通道图片，先通过语义分割网络得到图片的语
深度科研·2022-12-16 08:50

ViT-YOLO论文解读

论文：《ViT-YOLO:Transformer-BasedYOLOforObjectDetection》https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021W/
易大飞·2022-12-16 07:24

点云配准任务中的点特征与一般点特征的区别在哪里？

点击进入—>3D视觉工坊学习交流群0.笔者个人体会：这个工作来自于华中科技大学，发表于ICCV2021。这个工作聚焦于点云的点特征表示学习，但是，与一般的点特征学习方法并不一样。
3Ｄ视觉工坊·2022-12-15 22:16

Gated Convolution

GatedConvolution是对部分卷积网络（PartialConvolutions）《ImageInpaintingforIrregularHolesUsingPartialConvolutions》的改进ICCV2019
马鹏森·2022-12-15 13:45

【点云系列】Unsupervised Multi-Task Feature Learning on Point Clouds

1.概要题目：UnsupervisedMulti-TaskFeatureLearningonPointClouds论文：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV
^_^ 晅菲·2022-12-15 12:14

ICCV2019光度立体论文SPLINE-Net: Sparse Photometric Stereo through Lighting and Normal Networks.阅读笔记.

前言由于目前研究方向是光度立体方向，并且最近要和双目，深度学习结合一下，就找了最新的论文来看，这篇是iccv2019北大施柏鑫团队的最新论文，和之前一样，重点依然放在用深度学习解决非郎勃模型的光度立体问题上
qq_37626251·2022-12-15 11:53

车道线检测新工作VIL-100: A New Dataset and A Baseline Model for Video Instance Lane Detection ICCV2021

之前的车道线检测综述可以点击阅读：车道线检测综述及近期新工作https://blog.csdn.net/qq_41590635/article/details/117386286最近看到了一篇发表在ICCV2021
StrongerTang·2022-12-15 07:44
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