iccv2021

Artificial Fingerprinting for Generative Models: Rooting Deepfake Attribution in Training Data（主动防御）

一、论文信息论文：ArtificialFingerprintingforGenerativeModels:RootingDeepfakeAttributioninTrainingData会议：ICCV2021
完美屁桃·2022-11-20 15:08

论文阅读-ID-Reveal: Identity-aware DeepFake Video Detection

ID-Reveal一、论文信息：题目：ID-Reveal:Identity-awareDeepFakeVideoDetection作者团队：会议：ICCV2021二、目的这篇文章从一个新的角度出发，不同于以往的直接对单个视频进行检测
完美屁桃·2022-11-20 15:07

深度学习(增量学习)——ICCV2021：SS-IL: Separated Softmax for Incremental Learning

文章目录前言MethodMotivationSeparated-Softmax实验思考前言该论文从类别不平衡的角度解决持续学习中的灾难性遗忘问题。在保存部分旧数据的情况下，新旧数据之间会出现类别不平衡，导致模型在训练时过度关注新数据，忽略旧数据，从而导致灾难性遗忘。本文将简单介绍该论文提出的方法，并介绍其中较为有意思的实验，最后给出我对本篇文章的看法MethodMotivation作者首先介绍了G
菜到怀疑人生·2022-11-20 13:25

论文解读 | [ICCV2021] 用于任意形状文本检测的自适应边界建议网络

目录一、研究背景二、研究的目的三、方法设计3.1多层特征融合策略3.2边界建议模块3.3自适应边界变形模块一、研究背景场景文本检测已广泛应用于在线教育、产品搜索、视频场景解析等领域。得益于深度学习技术，文本检测方法在文本为规则形状的图像上取得了很大的进展。近年来，因为任意形状文本检测能很好地适应实际应用，所以受到越来越多的关注。基于分割的方法引发了一波任意形状文本检测的浪潮，这一类方法通过像素级预
别偷我的猪_09·2022-11-19 21:20

语义分割之SegFormer分享

今年可以说是分割算法爆发的一年，首先Vit通过引入transform将ADE20KmIOU精度第一次刷到50%，超过了之前HRnet+OCR效果，然后再是Swin屠榜各大视觉任务，在分类，语义分割和实例分割都做到了SOTA，斩获ICCV2021
xuzz_498100208·2022-11-19 10:18

Swin-Transformer听课笔记

LinearEmbedding2.2PatchMerging2.3Swin-TransformerBlock2.4W-MSA2.5SW-MSA2.6相对位置偏置（Relativepositionbias）参考前言Swin-Transformer是微软亚洲研究院发表于ICCV2021
八十八岁扶墙敲码·2022-11-19 10:00

国科大团队提出首个CNN和Transformer双体基网模型，Conformer准确率高达84.1%

论文已被ICCV2021接收。卷积运算善于提
Imagination官方博客·2022-11-16 17:43

最新 ICCV | 35个GAN应用主题梳理，最全GAN生成对抗论文汇总

在最新的视觉顶会ICCV2021会议中，涌现出了大量基于生成对抗网络GAN的论文，广泛应用于各类视觉任务；本文在此做尽可能的梳理汇总！下述论文已分类打包好！
机器学习与AI生成创作·2022-11-12 09:17

专访 Swin Transformer 作者胡瀚：面向计算机视觉中的「开放问题」

近期他和团队的“SwinTransformer：HierarchicalVisionTransformerUsingShiftedWindows”摘得ICCV2021马尔奖（最佳论文奖）。#1
Tom Hardy·2022-11-10 23:45

专访 Swin Transformer 作者胡瀚：面向计算机视觉中的「开放问题」 原创

近期他和团队的“SwinTransformer：HierarchicalVisionTransformerUsingShiftedWindows”摘得ICCV2021马尔奖（最佳论文奖）。1从看闲书
极市平台·2022-11-10 23:13

ICCV2021 | 简单有效的长尾视觉识别新方案：蒸馏自监督(SSD)

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨仿佛若有光来源丨CV技术指南前言本文提出了一种概念上简单但特别有效的长尾视觉识别的多阶段训练方案，称为蒸馏自监督(SelfSupervisiontoDistillation,SSD)。在三个长尾识别基准：ImageNet-LT、CIFAR100-LT和iNaturist2018上取得了SOTA结果。在不同的数据集上，SSD比强大的LWS
Tom Hardy·2022-11-09 07:10

BEV（Bird’s-eye-view）三部曲之三：demo和验证

KITTIpaper，github，35FPS输入：单张摄像头前向图输出：roadlayoutestimationandvehicleoccupancyestimation目标检测道路分割2.FIERY(ICCV2021
mathlxj·2022-11-08 14:24

ICCV｜复杂场景目标检测——科大讯飞等提出X光安检场景下危险品检测基准（已开源）...

计算机视觉顶会ICCV2021接收了一篇由北京航空航天大学刘祥龙教授团队、中国科学院软件研究所和科大讯飞共同完成的工作，该工作以X光安检场景下的危险品检测为例,对复杂场景
计算机视觉研究院·2022-11-07 17:43

ICCV 2021｜复杂场景目标检测——科大讯飞等提出X光安检场景下危险品检测基准（已开源）...

计算机视觉顶会ICCV2021接收了一篇由北京航空航天大学刘祥龙教授团队、中国科学院软件研究所和科大讯飞共同完成的工作，该工作以X光安检场景下的危险品检测为例,对复杂场景
计算机视觉研究院·2022-11-07 17:13

光安检场景下危险品检测

计算机视觉顶会ICCV2021接收了一篇由北京航空航天大学刘祥龙教授团队、中国科学院软件研究所和科大讯飞共同完成的工作，该工作以X光安检场景下的危险品检测为例,对复杂场景下的遮挡干扰、小目标问题进行了探索
tt姐whaosoft·2022-11-07 17:12

ICCV2021 | SOTR:使用transformer分割物体

前言本文介绍了现有实例分割方法的一些缺陷，以及transformer用于实例分割的困难，提出了一个基于transformer的高质量实例分割模型SOTR。经实验表明，SOTR不仅为实例分割提供了一个新的框架，还在MSCoco数据集上超过了SOTA实例分割方法。本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。论文：SOTR:Se
CV技术指南(公众号)·2022-10-27 11:21

【论文笔记】提高超高分辨率图像的语义分割准确性的两种方法：MagNet（CVPR2021）与FCtL（ICCV2021）

目前对于分辨率超过2000*2000的超高分辨率大图，难以直接输入到模型当中。目前最通用的做法就是将大图resize或者crop成小图，实现精度与计算资源的trade-off。resize和crop的做法各自都有着自身固有的缺点，因此在MagNet与FCtl中从crop的缺点出发提出了各自的解决方案，实现超高分辨率大图的语义分割。一、背景简介对于分辨率超过2000*2000的超高分辨率大图，直接将
m0_61899108·2022-10-27 11:50

UDA/语义分割/ICCV2021:Dual Path Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation语义分割领域自适应的双路径学习

UDA/语义分割/ICCV2021:DualPathLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation语义分割领域自适应的双路径学习0.摘要1.概述2.相关工作
HheeFish·2022-10-19 07:22

ICCV2021 | 医学影像等小数据集的非自然图像领域能否用transformer？

前言医学领域的数据集具有标注样本少、图像非自然的特点，transformer已经证明了在自然图像领域下的成功，而能否应用于医学领域等少量标注样本的非自然图像领域呢？本文研究比较了CNN和ViTs在三种不同初始化策略下在医学图像任务中的表现，研究了自监督预训练对医学图像领域的影响，并得出了三个结论。本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟
CV技术指南(公众号)·2022-10-16 08:36

今日arXiv精选 | ICCV 2021/CIKM 2021/ACM MM 2021

SUNet:SymmetricUndistortionNetworkforRollingShutterCorrection发表会议:ICCV2021论文地址:https://arxiv.org/abs/
PaperWeekly·2022-09-28 10:09

ICCV 2021 最新200篇ICCV2021论文分方向汇总

ICCV2021结果出炉！
等待破茧·2022-09-28 09:54

ICCV2021 | RealVSR: 业界首个移动端真实场景视频超分辨率数据集

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：AIWalker论文：https://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/paper/ICCV21_RealVSR.pdf代码/数据集：https://github.com/IanYeung/RealVSRAbstract视频超分旨在对低分辨率视频提升分辨率的同时对细节进行增强(可能还会附
Amusi（CVer）·2022-09-28 07:22

[ICCV2021] TransReID: Transformer-based Object Re-Identification 行人重识别

[ICCV2021]TransReID:Transformer-basedObjectRe-Identification问题贡献baselineOverlappingPatchesPositionEmbedding
夢の船·2022-09-27 07:44

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。此次会议，深兰科技DeepBlueAI团队共参加2项比赛4个赛道，分别在VisDroneObjectDetection，VisDroneMot，Large-AI-Food三个赛道获得冠军。VisDrone已成为无人机领域标杆数据集，且业界多
深兰深延AI·2022-09-13 20:27

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

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

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

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

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

【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

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

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

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

ICCV 2021口罩人物身份鉴别全球挑战赛冠军方案分享

1.引言10月11-17日，万众期待的国际计算机视觉大会ICCV2021(InternationalConferenceonComputerVision)在线上如期举行，受到全球计算机视觉领域研究者的广泛关注
阿里云视频云·2022-04-30 19:24

图像修复 : 基于条件纹理和结构并行生成的图像修复【ICCV 2021 测评】

图像修复ICCV2021文章测评：代码简洁、很直观，论文阅读体验甚好，推荐学习没有细看，论文是否提到BaseLine，不过感觉就是似曾相识，可能是之前看的论文太多了网络结构、大体就是那样、变过来、变过去
墨理学AI·2022-04-30 19:24

ICCV2021 多目标跟踪（MOT）汇总

PavelTokmakovJieLiWolframBurgardAdrienGaidonToyotaResearchInstitute论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021
藏晖·2022-04-28 07:52

6D位姿估计 2021顶会论文汇总（持续更新~）

文章包括CVPR2021,ICCV2021,WACV2021等有其他文章欢迎提出意见ICCV2021StereOBJ-1M:Large-scaleStereoImageDatasetfor6DObjectPoseEstimation
little vegitable dog·2022-04-01 18:56

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

作者‖flow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。DepthInSpace:ExploitationandFusionofMultipleVideoFramesforStructured-Li
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-03-29 07:59

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
·2022-03-24 14:27

语义分割算法分享之Swin-Transformer

在ViT等基础之上继续演变的Swin刚刚拿到了ICCV2021的bestpaper，经过实际使用体验来看，确实效果较好，从语义分割角度来看，Swin不仅在ADE20K取得了sota的效果，在各个其他场景数据集下都有极为优秀的表现
xuzz_498100208·2022-03-18 05:34

公众号内容拓展学习笔记（2021.10.1）

公众号内容拓展学习笔记（2021.10.1）今日要点ICCV2021|英伟达新研究：直接通过视频就能捕获3D人体动作！
CV_七少·2022-03-15 14:05

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
·2022-03-08 15:56

目标跟踪之ICCV2021 Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking代码复现

代码地址：https://github.com/researchmm/Stark论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.17154一、配置环境condacreate-nstarkpython=3.6condaactivatestarkbashinstall_pytorch17.sh二、设置工程路径运行指令pythontracking/create_default_local
百里工人·2022-03-04 07:45

ICCV 2021 论文汇总！Vision Transformer

计划将ICCV2021的论文和代码，以及相关的报告和解读都进行整理（欢迎star）https://github.com/DWCT
Tom Hardy·2022-03-04 07:13

ICCV2021跟踪算法Stark的配置（Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking）

1、论文下载LearningSpatio-TemporalTransformerforVisualTracking.ICCV(2021).[paper]2、代码下载GitHub-researchmm/Stark:[ICCV'21]LearningSpatio-TemporalTransformerforVisualTracking3、环境配置因为TransformerTrack是基于pytrack
博博有个大大大的Dream·2022-03-04 07:41

ICCV 2021 | Transformer再助力！用CWT进行小样本语义分割

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者|卢治合编辑|王晔本文转载自：AI科技评论本文是对发表于计算机视觉领域的顶级会议ICCV2021的论文“SimplerisBetter
Amusi（CVer）·2022-03-04 07:04

ICCV2021 | 简单有效的长尾视觉识别新方案：蒸馏自监督(SSD)

前言本文提出了一种概念上简单但特别有效的长尾视觉识别的多阶段训练方案，称为蒸馏自监督(SelfSupervisiontoDistillation,SSD)。在三个长尾识别基准：ImageNet-LT、CIFAR100-LT和iNaturist2018上取得了SOTA结果。在不同的数据集上，SSD比强大的LWS基准性能高出2.7%到4.5%。本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列关注公众号CV技术
CV技术指南(公众号)·2022-03-04 07:02
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