CVPR2020-Code CVPR 2020 论文开源项目合集，同时欢迎各位大佬提交issue，分享CVPR 2020开源项目 【推荐阅读】 CVPR 2020 virtual ECCV 2020 论文开源项目合集来了：https://github.com/amusi/ECCV2020-Code 关于往年CV顶会论文（如ECCV 2020、CVPR 2019、ICCV 2019）以及其他优质CV论
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CVPR2020—视频目标分割（含代码链接） 一种视频目标分割的转换方法，采用标签传播的方式，简单高性能、高效率。 [1].A Transductive Approach for Video Object Segmentation 作者 | Yizhuo Zhang, Zhirong Wu, Houwen Peng, Stephen Lin 单位 | 微软亚洲研究院；卡内基梅隆大学 代码
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转载：https://blog.csdn.net/fuxin607/article/details/105253176 现实生活中的计算视觉问题往往会存在长尾问题，即类别的数据量分布不均衡，有的类样本非常多，而有的类却非常少。 一.单标签分类。 1.Decoupling representation and classifier for long-tailed recognition[ICLR2020
CVPR2020：点云三维目标跟踪的点对盒网络（P2B） P2B: Point-to-Box Network for 3D Object Tracking in Point Clouds 代码：https://github.com/HaozheQi/P2B 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_P2B_Point-to-Box_Network_for_3D_Object_Tracking_in_
CVPR2020：点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Lea
分层条件关系网络在视频问答VideoQA中的应用：CVPR2020论文解析 Hierarchical Conditional Relation Networks for Video Question Answering 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.10698.pdf 摘要 视频问答（VideoQA）具有挑战性，因为它需要建模能力来提取动态视觉伪影和远距离关
实时实例分割的Deep Snake：CVPR2020论文点评 Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2001.01629.pdf 摘要 本文提出了一种基于轮廓的深度snake方法用于实例的实时分割。与最近一些直接从图像中回归物体边界点坐标的方法不同，deep sn
CVPR2020论文解析：视觉算法加速 GPU-Accelerated Mobile Multi-view Style Transfer 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.00706.pdf 摘要 据估计，2018年售出的智能手机中，有60%配备了多个后置摄像头，从而实现了3D照片等多种支持3D的应用。3D照片平台（Facebook 3D Photo、Holopi
CVPR2020论文介绍： 3D 目标检测高效算法 CVPR 2020： Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection from Point Cloud 随着CVPR2020入选论文的曝光，一篇关于自动驾驶的文章被录用，该论文提出了一个通用、高性能的自动驾驶检测器，首次实现3D物体检测精度与速度的兼得，有效提升自动驾
CVPR2020行人重识别算法论文解读 Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer 具有特定共享特征变换的跨模态行人重识别 摘要： 跨模态行人重识别对智能视频分析是一个难点，而又关键的技术。过去的研究主要集中在，将嵌入式不同模态放到同一个特征空间中，来训
图像分析新方法：“频域学习”（Learning in the Frequency Domain） 就是省略图像压缩/解压缩中计算量最大的步骤，直接利用频域特征来进行图像推理，减少系统中模块之间的数据传输量，从而提升系统性能。输入的数据量更小，深度神经网络在图像分类/分割任务上的精度反而提升了。 论文地址：h
全球计算机视觉顶级会议CVPR2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 即将于2020年6月14日-19日在美国西雅图召开。本届大会总共录取来自全球论文1470篇，接收率为22%，相比去年降低3个百分点，竞争越来越激烈。
