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Transformer变种—Swin Transformer

原论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030官方开源代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer这篇文章很厉害，是ICCV2021bestpaper

思艺妄为·2022-09-16 07:17

论文阅读：STAR: A Structure-aware Lightweight Transformer for Real-time Image Enhancement

近来transformer在cv领域十分火热，但是将其用于low-level方面的文章并不多，本文发表于ICCV2021，在此对文章做一个翻译与解读，具体细节内容请看文章，如有错误，请指正！

aspirin0524·2022-09-15 07:33

ICCV2021 | DeepBlueAI 团队征战四赛道，一举拿下三项冠军！

10月11日至10月17日，2021国际计算机视觉大会InternationalConferenceonComputerVision（ICCV）于线上拉开序幕。

深兰深延AI·2022-09-13 20:27

[整理]国际学术会议

(1)计算机科学国际学术会议机器学习顶级会议NIPS,ICML,UAI,AISTATS;（期刊：JMLR,ML,TrendsinML,IEEET-NN）计算机视觉和图像识别ICCV,CVPR,ECCV;

weixin_34355881·2022-09-06 06:53

Fast R-CNN

的具体步骤：RoI池化层：来自预训练网络的初始化：微调：多任务损失：尺度不变性：FastR-CNN检测：主要结果：论文信息论文标题：FastR-CNN论文作者：RossGirshick收录期刊/会议及年份：ICCV

写进メ诗的结尾。·2022-09-05 21:54

动作识别论文---CTR-GCN

Channel-wiseTopologyRefinementGraphConvolutionforSkeleton-BasedActionRecognition论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.12213仓库地址：https://github.com/Uason-Chen/CTR-GCN这篇论文于2021年发表在ICCV

围白的尾巴·2022-09-05 18:01

DepthInSpace：多帧影像信息在单目结构光深度估计中的应用（ICCV2021）

作者‖flow，3D视觉开发者社区签约作者，毕业于中国科学院大学，人工智能领域优质创作者。编辑‖3D视觉开发者社区导语：本文作者提出利用多帧影像可辅助单目结构光训练，在资源有限的情况下，可使用融合的视差图调整单帧视差估计网络。希望能对基于深度学习的单目结构光估计相关研究人员有一定参考帮助。文章目录0.概述1.方法1.1DIS-SF1.2DIS-MF2.实验结果2.1数据2.2与其他方法的对比实验参

奥比中光3D视觉开发者社区·2022-08-27 07:28

论文阅读笔记CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers

1论文简介论文标题：CvT:IntroducingConvolutionstoVisionTransformers论文发表位置:ICCV2021论文地址：[2103.15808]CvT:IntroducingConvolutionstoVisionTransformers

RSMung·2022-08-24 09:25

年度盘点！必看AI顶会论文、Github高星项目大合集（附链接）

本期我们盘点了2019年人工智能领域的顶会，如最核心的顶会AAAI、IJCAI、ICCV，以及“后起之秀”EMNLP获奖的论文。

Datawhale·2022-08-24 09:23

【实例分割】论文阅读：YOLACT Real-time Instance Segmentation

论文：YOLACTReal-timeInstanceSegmentation（ICCV2019）作者：DanielBolyaChongZhouAbstract我们为实时实例分割提供了一个简单的全卷积模型

Jeremy_lf·2022-08-19 07:35

【论文笔记】Semi-supervised Domain Adaptation via Minimax Entropy(ICCV 2019)

论文：https://arxiv.org/abs/1904.06487v5代码：http://cs-people.bu.edu/keisaito/research/MME.html1.介绍本文主要针对半监督领域自适应的场景，在分类器后加入一个分类层，用线性层中的每个类别对应的特征向量原型，与特征提取器出的样本特征向量相乘得到属于该类别的概率。利用对抗训练方式分别对分类层进行熵最大化，对特征提取器进

49号西瓜·2022-08-18 07:32

ICCV2021|你以为这是一个填色模型？其实我是检索模型！

【写在前面】语言引导的人称搜索的关键是在视觉输入和文本输入之间建立跨模态关联。现有方法侧重于设计多模态注意机制和新的跨模态损失函数来隐式学习这种关联。作者提出了一种基于颜色推理（LapsCore）的语言引导人搜索表示学习方法。它可以明确地双向建立细粒度跨模态关联。具体来说，设计了一对双子任务，图像着色和文本完成。在前一个任务中，学习富文本信息以对灰度图像进行着色，后一个任务要求模型理解图像并完成标

·2022-08-16 10:05

即插即用的SMCA模块 | ICCV 2021...

点击下方“AI算法与图像处理”，一起进步！重磅干货，第一时间送达VisionTransformer相关的工作依然火爆，不完全统计已有20来篇来，今天介绍一篇来自商汤科技的最新工作：github链接和论文：https://arxiv.org/pdf/2108.02404.pdfhttps://github.com/fredzzhang/spatially-conditioned-graphs更多IC

flyfor2013·2022-08-11 06:56

论文阅读笔记：(2021.08, iccv) Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?

DD3D（DenseDepth-pre-trained3DDetector）发表在了iccv2021上，是目前（2022.01）性能最好的单目3D目标检测模型之一，值得一看。

chaoqinyou·2022-08-10 15:11

Fast R-CNN 论文笔记

RossCirshick针对R-CNN的改进发表于2015年的ICCV作者给出的代码：有python和C++语言，基于caffe，工程地址https://guthub.com/rbgirshick/fast-rcnn.R-CNN

faithenXX·2022-08-08 07:29

史上最全采样方法详细解读与代码实现_CARAFE: 轻量级通用上采样算子

前言这篇论文被ICCV2019接收为oralpresentation。

weixin_39877182·2022-08-04 07:41

简单又有效！神奇的轻量级通用上采样算子CARAFE

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文经授权转载自知乎MMLab学术视野专栏：CARAFE:轻量级通用上采样算子https://zhuanlan.zhihu.com/p/76063768前言这篇论文被ICCV2019

我爱计算机视觉·2022-08-04 07:34

YOLOv5应用轻量级通用上采样算子CARAFE

open-mmlab/mmdetection.在之前的博文中我介绍过多种常规的上采样方式，比如最近邻/双线性/双立方/三线性/转置卷积等方式，其应用场景和特点各有不同，详细请看我这篇博文今天来给大家介绍一个2019年ICCV

迪菲赫尔曼·2022-08-04 07:29

近期调研

近期论文阅读[ICCV2019]AttentionAugmentedConvolutionalNetworks动机贡献方法[ICCV2021]Conformer:LocalFeaturesCouplingGlobalRepresentationsforVisualRecognition

yizhi_hao·2022-07-28 21:10

近期论文总结

(ICCV2021)AdaptiveFocusforEff

yizhi_hao·2022-07-28 21:37

武汉大学提出ARGAN：注意力循环生成对抗模型用于检测、去除图像阴影 | ICCV 2019

在ICCV2019会上，武汉大学的一篇论文针对这一问题提出了一种用于阴影检测和去除的注意循环生成对抗网络——ARGAN。

喜欢打酱油的老鸟·2022-07-19 07:21

[2101] [ICCV 2021] Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

papercodeContentIntroductionMethodmodelarchitecturetoken-to-token(T2T)re-structurizationsoftsplitT2TmoduleT2T-ViTbackbonearchitecturevariantsExperimentT2T-ViTonImageNetfromCNNtoViTablationstudyIntrodu

koukouvagia·2022-07-18 07:39

PAN解读 —— Efficient and Accurate Arbitrary-Shaped Text Detection with Pixel Aggregation Network

BackboneSegmentationHeadFPEMFFMOutputandPixelAggregation（PA）损失函数AggregationLossDiscriminationLoss实验结果References简述本文介绍的是一个“Face++”在今年8月份刚刚发在ICCV2019

aift·2022-07-14 21:30

ICCV 2021 的最佳论文模型 Swin Transformer 终于对视频下手了！

出品人：Towhee技术团队在去年SwinTransformer获得ICCV2021最佳论文后，微软亚洲研究院又在今年推出了视频领域的佳作VideoSwinTransformer。

·2022-07-14 17:22

计算机视觉的会议与专家

computervision(cv)存在ICCV/CVPR/ECCV三个顶级会议,它们档次差不多,都应该在一流会议行列,没有必要给个高下.有些us的人认为ICCV/CVPR略好于ECCV,而欧洲人大都认为

Andrew_Zhu·2022-07-14 07:51

CDPN:Coordinates-Based Disentangled Pose Network for Real-Time RGB-Based 6-DoF Object Pose Estima...

CDPN原文链接这一篇来自ICCV2019的文章，根据单张RGB图像恢复物体6-DoF位姿信息（包括少纹理以及遮挡物体），在LINEMOD和Occlusion数据及上达到了state-of-the-artperformance

ColleenKuang·2022-07-12 13:57

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大

曾在CVPR，ICML，ICCV，NeurIPS等国际会议作为第一作者发表论文5篇。其个人学习和研究得到百度奖学金（2019）资助。2020年B站年度弹幕是“爷青回”。

公众号机器学习与生成对抗网络·2022-07-10 22:40

ICCV2019 全部论文分类汇总（含目标检测 / 图像分割等，1008 更新中）

作为计算机视觉领域三大顶会之一，ICCV2019目前已公布了所有接收论文ID（会议接收论文1077篇，总提交4303篇，25%的接收率），相关报道：1077篇！ICCV2019接收结果公布，你中了吗？

无止境x·2022-07-09 07:57

SoftTriple Loss

目录19-ICCV-SoftTripleLoss：DeepMetricLearningWithoutTripletSamplingSoftTripleLossMultipleCentersAdaptiveNumberofCenters19

大坡山小霸王·2022-07-04 07:04

Margin Based Loss

目录17-ICCV-SamplingMattersinDeepEmbeddingLearningPreliminariescontrastivelosstripletlosshardnegativeminingsemi-hardnegativeminingDistanceweightedsamplingMarginbasedlossRelationshiptoisotonicregression1

大坡山小霸王·2022-07-03 13:30

Vision Transformer太火！这门开源课也火了！十小时现场coding带你玩转ViT 爆款SOTA算法！...

关注公众号，发现CV技术之美Transformer自2017年被提出后，从横扫NLP领域的风光无二，到陷入一片对其在CV任务有效性的质疑声中，再到不久前在多项图像任务中显示出直逼CNN的优异性能以及ICCV2021bestpaper

我爱计算机视觉·2022-06-28 07:53

【深度学习】ICCV2021｜性能优于何恺明团队MoCo v2，DetCo：为目标检测定制任务的对比学习...

作者丨小马编辑丨极市平台导读作者专为目标检测任务“量身定制”了对比学习框架DetCo，在PASCALVOC数据集上，DetCo在100个epoch时的性能就与MoCoV2800个epoch的性能差不多，最终性能优于MaskRCNN-C4/FPN/RetinaNet等监督学习的方法。【写在前面】深度学习两巨头Bengio和LeCun在ICLR2020上点名Self-SupervisedLearnin

风度78·2022-06-28 07:38

2019 - ICCV - 图像修复 Image Inpainting 论文导读《StructureFlow: Image Inpainting via Structure-aware ~~》

StructureFlow:ImageInpaintingviaStructure-awareAppearanceFlow论文导读：近年来深度学习在Inpainting领域发展迅速，但是现有的算法存在一个共同的问题，要么仅仅保证了全局结构的理想化，要么保证了纹理的理想化，很难二者兼得。鉴于此，这篇论文对此进行了改进和创新，引入结构生成器和纹理生成器的结合，并证明这种方法具有极佳的效果。Ⅰ.论文创新

clarkjs·2022-06-18 07:19

image inpainting 还有哪些优化的点啊

、各位读者大大、敬请查阅、感谢三连声明:作为全网AI领域干货最多的博主之一，❤️不负光阴不负卿❤️精选专栏，图像修复-代码环境搭建-知识总结源码测评，图像修复:基于条件纹理和结构并行生成的图像修复——ICCV

墨理学AI·2022-06-18 07:38

Swin Transformer（ICCV2021 Best Paper）：分层简洁性能高效的Transformer

链接:https://arxiv.org/abs/2103.14030目录摘要1Introduction2相关工作3方法3.1总体架构3.2基于移位窗口的自注意力3.3架构变体ArchitectureVariants总结摘要例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。这篇文章提出了一个新的视觉Transformer，叫做S

烧技湾·2022-06-14 10:33

Softmax Loss、Softtriplet Loss

BMVC-ClassificationisaStrongBaselineforDeepMetricLearningSoftmaxLossLayerNormalization类别平衡采样binaryembeddings19-ICCV-SoftTripleLoss

大坡山小霸王·2022-06-13 17:28

ICCV2021 | MicroNet：以极低的 FLOPs 改进图像识别

前言：这篇论文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题。提出了微分解卷积，将卷积矩阵分解为低秩矩阵，将稀疏连接整合到卷积中。提出了一个新的动态激活函数--DynamicShiftMax，通过最大化输入特征图与其循环通道移位之间的多个动态融合来改善非线性。在这两个新操作的基础上，得到了一个名为MicroNet的网络系列，它在低FLOP机制中实现了比现有技术显着的性能提升。在12MFLOPs的约束下

CV技术指南(公众号)·2022-06-10 19:42

YOLOv5模型剪枝压缩

用结构重参数化实现CNN无损压缩|ICCV2021_AI视觉网奇的博客-CSDN博客yolov5剪枝开源分享_AI视觉网奇的博客-CSDN博客_yolov5剪枝https://github.com/jinfagang

AI视觉网奇·2022-06-09 07:43

YOLOv5超详细的入门级教程（思考篇）（一）——关于遮挡问题与小目标检测问题

1.Introduction还是这张老图，16年到18年CVPR和ICCV的高频词词云。

Vanessa Ni·2022-06-07 10:37

ICCV 2021 | 超越MobileNetV3！SkipNet：面向轻量级CNN的Bias Loss

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1简介近年来，Compact卷积神经网络(CNNs)的性能有了显著的提高。然而，在参数众多的情况下，它们仍然无法提供与普通CNN相同的预测能力。这些层捕获的多样且丰富的特征是这些CNN的一个重要特征。然而，大型CNN和小型CNN在这一特性上的差异很少被研究。在CompactCNN中，由于参数数量有限，不太可能获得丰富的特征，特征多样性成为本质

Tom Hardy·2022-05-30 07:23

python 关于重参数化的一些思考-2022

创作模板：论文带读笔记文章目录前言ACNet(ICCV2019)核心思想DDB(CVPR2021)核心思想RepVGG(CVPR2021)核心思想CLB(ML

das白·2022-05-23 07:03

目标检测中的多尺度测试及源码解析（FCOS多尺度测试）

近期在研究FCOS目标检测算法，论文发表于ICCV2019。FCOS方法性能还是很不错的，代码工程化也很好，准备follow一下。

一个菜鸟的奋斗·2022-05-21 18:29

【深度学习】（ICCV-2021）PVT-金字塔 Vision Transformer及PVT_V2

目录0.详情1.简述2.主要工作2.1ViT遗留的问题2.2引入金字塔结构3.PVT的设计方案3.1Patchembedding代码3.2positionembedding3.3Encoder3.2Spatial-reductionattention（SRA）feedforward实验结果实验设置思考作者想法1.为什么PVT在同样参数量下比CNN效果好？2.后续可扩展的思路【PVTv2】PVTv2

sky_柘·2022-05-21 10:42

Boosting the Generalization Capability in Cross-Domain Few-shot Learning via Supervised Autoencoder

原文链接https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Liang_Boosting_the_Generalization_Capability_in_Cross-Domain_Few-Shot_Learning_via_Noise-Enhanced_ICCV

_孤鸿寄语_·2022-05-21 07:00

WoodScape: A multi-task, multi-camera fisheye dataset for autonomous driving

multi-camerafisheyedatasetforautonomousdrivingPaperReadingNoteURL:https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV

kebijuelun·2022-05-21 07:48

#Paper Reading# Focal Loss for Dense Object Detection

论文题目:FocalLossforDenseObjectDetection论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_iccv_2017/html/Lin_Focal_Loss_for_ICCV

John159151·2022-05-10 07:14

Paper Reading - Loss系列 - Focal Loss for Dense Object Detection

确实发现大神的文章都比较简单明了实用-ICCV2017计算机视觉-Paper&Code-知乎Abstracthttps://arxiv.org/abs/1708.02002https://arxiv.org

子韵如初·2022-05-10 07:40

GradCAM神经网络可视化解释（原理和实现）

GradCAM借用梯度来进行注意力表示，发表于ICCV2017，如今依然活跃在学术和工程界。

木盏·2022-05-08 07:11

NIPS 2018 接收论文list 完整清单

2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019>~1.Zero-ShotTransferwithDeicticObject-OrientedRepresentationinReinforcementLearning

vieo·2022-05-05 07:56

Transformer论文解读五（Swin Transformer）

本文中要介绍的SwinTransformer全名为SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows，是2021年微软研究院发表在ICCV

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-05-04 07:44

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