论文基于NLP的注意力机制提出了目标关系模块，通过与其它目标的比对增强当前目标的特征，而且还可以代替NMS进行端到端的重复结果去除，思想十分新颖，效果也不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Relation Networks for Object Detection 论文地址：https://arxiv.org/abs/
Guided Anchoring通过在线生成anchor的方式解决常规手工预设anchor存在的问题，以及能够根据生成的anchor自适应特征，在嵌入方面提供了两种实施方法，是一个很完整的解决方案 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Region Proposal by Guided Anchoring 论文地址：https://arxiv.o
论文地址：https://dx.doi.org/10.1109/TCSVT.2021.3069848 发表于：TCSVT 2021 Abstract 上下文在显著目标检测中起着重要作用。高级上下文描述了不同物体/物体不同部分之间的关系，因此有助于发现显著目标的具体位置；而低级上下文可以为显著目标边界的划分提供精细的信息。然而，现
DenseBox检测算法的设计十分超前，如今很多Anchor-free方法有其影子，如果当时不是比Faster R-CNN晚了一点出现，可能目标检测领域很早就开始往Anchor-free的方向发展了 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: DenseBox: Unifying Landmark Localization withEnd to End Object Dete
直接进入此网站： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/index.html 在这里进行搜索，如果可以得到结果，那么它就是CVPR 我们进行论文阅读的步骤一般就是： 1.进入https://arxiv.org/搜索你想要的论文 2.此时就可以看到他们的源码地址，直接进入，就可以看到readme.... 3.有的github
1. Motivation Image-to-Image translation的定义 We define automatic image-to-image translation as the task of translating one possible representation of a scene into another.Our goal in this paper is to develop a common framework for all these problems.
CVPR 2021，近期刚刚落下帷幕。 作为计算机视觉领域三大顶级学术会议之一，CVPR每年都吸引了各大高校、科研机构与科技公司的论文投稿，许多重要的计算机视觉技术成果都在CVPR上中选发布。 今天，为大家精选了14篇字节跳动技术团队入选本届CVPR的论文，其中包含2篇Oral（口头演讲论文），分享
作者: 清华AMiner团队 CVPR 2021最佳论文奖的候选名单，华人占据半壁江山，何恺明、陶大程、沈春华等人上榜，共32篇论文，可直接下载！ CVPR 今年共有7015篇有效投稿，有1663篇被收录，录用率为23.7%。 近期，官方公布了最佳论文奖的候选名单，候选论文有32篇。在候选名单中，有华人参与的论文
import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import pymysql url = 'https://openaccess.thecvf.com/CVPR2020?day=2020-06-18' response = requests.get(url) obj1 = re.compile(r'<dt class="ptitle"><br>.*?.html&qu
CentripetalNet的核心在于新的角点匹配方式，额外学习一个向心偏移值，偏移值足够小的角点即为匹配，相对于embedding向量的匹配方式，这种方法更为鲁棒，解释性更好。另外论文提出的十字星变形卷积也很好地贴合角点目标检测的场景，增强角点特征 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Ce
ExtremeNet检测目标的四个极点，然后以几何的方式将其组合起来进行目标检测，性能与其它传统形式的检测算法相当。ExtremeNet的检测方法十分独特，但是包含了较多的后处理方法，所以有很大的改进空间，感兴趣可以去看看论文实验中的错误分析部分 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: B
效果图： 有两种模式：肤色迁移和图案迁移 妆容迁移是指将目标图上的妆容直接迁移到原图上的技术。相比传统贴妆技术，妆容迁移具有极高的自由度，它可以让用户不再局限于设计师设计好的妆容，而是可以自主、任意地从真实模特图中获取妆容，极大地丰富了妆容的多样性。此外，妆容迁移技术不仅
main.py import pymysql import re import requests # 连接数据库函数 from bs4 import BeautifulSoup def insertCvpr(value): try: db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="password", database="art
实例分割是计算机视觉中的基础问题之一。虽然静态图像中的实例分割已经有很多的研究，对视频的实例分割（Video Instance Segmentation，简称VIS）的研究却相对较少。而真实世界中的摄像头所接收的，无论自动驾驶背景下车辆实时感知的周围场景，还是网络媒体中的长短视频，大多数为视频流的信息
https://github.com/open-mmlab/mmdetection 新闻：我们在ArXiv上发布了技术报告。 文档：https://mmdetection.readthedocs.io/ Introduction MMDetection是基于PyTorch的开源对象检测工具箱。 它是OpenMMLab项目的一部分。 master分支可与PyTorch 1.3+一起使用。 旧的v1.x分
Semantically Multi-modal Image Synthesis 作者：Zhen Zhu, Zhiliang Xu, Xiang Bai{Huazhong University of Science and Technology}, Ansheng You{Peking University} 会议：CVPR 2020 CVPR对应网址 论文：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhu_Semanti
CVPR是世界顶级的计算机视觉会议。CVPR 2021大会将于6月19日至25日在线上举行。美团共有5篇论文被本届CVPR大会收录，内容覆盖实例分割、表情识别、快速图像分割、特征选择和对齐等多个技术领域。近日，美团与智源社区联合主办了CVPR 2021预讲 · 美团专场论文分享活动。本文系本次分
本文转载自：AI人工智能初学者 Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation 论文：https://arxiv.org/abs/2104.13188 代码（即将开源）： https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg 超强的实时语义分割新网络：STDC，表现SOTA！性能优于BiSeNetV2、SFNet等网络，其中一版本性能高达9
PAConv: Position Adaptive Convolution with Dynamic Kernel Assembling on Point Clouds Mutian Xu1 Runyu Ding1* Hengshuang Zhao2 Xiaojuan Qi1† 1The University of Hong Kong 2University of Oxford* cvpr-2021 github：https://github.com/CVMI-Lab/PAConv 〇、Intro
动机 基于深度CNN的方法在多视图3D物体重建方面达到了SOTA水平。 从多视图图像中学习3D物体的表示是3D建模、虚拟现实和计算机动画中的一个基本而又具有挑战性的问题。近年来，深度学习方法极大地促进了多视图3D重建问题的研究，其中基于深度卷积神经网络(CNN)的方法在该任务中
CVPR 2021 | 全新Backbone！ReXNet：助力CV任务全面涨点 CVer 今天 以下文章来源于AI人工智能初学者 ，作者ChaucerG AI人工智能初学者 机器学习知识点总结、深度学习知识点总结以及相关垂直领域的跟进，比如CV，NLP等方面的知识。 点击下方卡片，关注“CVer”公众号 AI/CV重磅干货，
2021-03-05 17:52:16 2月28日，人工智能顶级会议CVPR 2021（国际计算机视觉与模式识别会议，Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）公布论文录取结果，网易伏羲共有3篇论文入选。 其中，由网易伏羲虚拟人团队发表的一项研究颇为引人关注。该研究提出了一种人类表情编码的
https://zhuanlan.zhihu.com/p/71538356 和昨天的那篇U²Net同作者，但是更早一点。 大多数深度学习方法→在显著性预测时侧重于区域预测→但现在他们创建了一个新的损失函数→也考虑了目标的边界。 显著性预测→我们人类擅长于此→关注给定的图像或视频中的“重要”目标。(
前言 2021年2月3号，听同济大学符长虹教授作了“基于计算机视觉的无人飞行器自主导航研究与应用”为题的报告，以下是所做的一些笔记，供个人回忆并分享给大家。 人工智能 核心： 检测、识别、跟踪、定位 对专利要引起重视，无论找工作还是做学术，专利都很重要。 权威期刊：==IEEE T- ==
题目 嵌入式口罩及人员密度检测系统设计 内容： 新冠疫情常态化防控中，公众密集场所中对佩戴口罩的检测以及人员密度的控制是必要的。本课题旨在设计一种嵌入式的口罩以人员密度检测系统。主要内容包括： 1、查阅文献，掌握英伟达Jeston TX2硬件、端口配置与系统安装；学习目标检测、
