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CVPR 2021 论文与代码解读: CVPR 2021/2020/2019...

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简介：
本系列文章深度解析CVPR会议近年（2019-2021）精选论文，并附有相关代码，旨在帮助研究者快速掌握前沿技术与方法。 推荐阅读：CVPR 2021/CVPR 2020/CVPR 2019/CVPR 2018/CVPR 2017的论文解读汇总，包括Papers、Codes、Project和Paper reading等部分。以下是论文分类汇总： - CVPR 2021最新论文分类汇总（持续更新） - CVPR 2020论文下载/代码/解读 - CVPR 2019全部论下载及开源代码的获取方式，共包含1294篇链接。 - CVPR 2019论文分方向盘点 - CVPR 2019论文直播分享回放：点云分割、目标检测和单目标跟踪等主题。

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  • CVPR 2021 论文与代码解读: CVPR 2021/2020/2019...
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    本系列文章深度解析CVPR会议近年（2019-2021）精选论文，并附有相关代码，旨在帮助研究者快速掌握前沿技术与方法。 推荐阅读：CVPR 2021/CVPR 2020/CVPR 2019/CVPR 2018/CVPR 2017的论文解读汇总，包括Papers、Codes、Project和Paper reading等部分。以下是论文分类汇总： - CVPR 2021最新论文分类汇总（持续更新） - CVPR 2020论文下载/代码/解读 - CVPR 2019全部论下载及开源代码的获取方式，共包含1294篇链接。 - CVPR 2019论文分方向盘点 - CVPR 2019论文直播分享回放：点云分割、目标检测和单目标跟踪等主题。
  • CVPR 2021-论文代码解析：来自 CVPR 2021、2020、2019、2018 和 2017 的论文，由极市团队整理...
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    本资料集汇总了CVPR自2017年至2021年的精选论文与代码解析，由极市团队精心编纂，助力计算机视觉领域学习者深入理解前沿技术。 推荐阅读：CVPR2021/CVPR2020/CVPR2019/CVPR2018/CVPR2017的论文、代码、项目及论文解读摘要。 目录汇总包括从2000年至2020年历届CVPR最佳论文及其解释等信息。分享内容涵盖晚点云分割分享重构，目标检测分享重组，单目标跟踪分享重组以及人脸识别和三维多人多视角姿态识别的共享分享。 对于CVPR 2017全部论文下载，请注意查看相关资源并使用正确的密码进行访问。
  • Patch-NetVLAD: CVPR 2021 论文与代码
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    Patch-NetVLAD是CVPR 2021的一篇论文及其开源代码，专注于改进大规模地方识别任务中的视觉描述符生成及图像检索方法。 CVPR2021论文的代码“Patch-NetVLAD：用于位置识别的局部全局描述符的多尺度融合”已经在大会前（最晚在2021年6月1日之前）完全可用。 引用格式如下： @inproceedings{hausler2021patchnetvlad, title={Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition}, author={Hausler, Stephen and Garg, Sourav and Xu, Ming and Milford, Michael and Fischer, Tobias}, booktitle={Proceedings of the IEEECVF Conference}
  • CVPR 2021论文与开源代码汇总.docx
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    这份文档总结了CVPR 2021会议中发布的精选论文及其开源代码，为研究者提供便捷访问最新计算机视觉成果的途径。 CVPR 2021论文及开源代码合集，并按不同方向进行了整理。
  • PSP_CVPR_2021: CVPR-2021论文的PyTorch实现-源码
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    简介：PSP_CVPR_2021是CVPR 2021年一篇论文的PyTorch版本实现，包含完整源代码。此项目便于研究者学习和复现实验结果。 CVPR-2021论文的PyTorch实现：沿视听事件线的正样本传播 视听事件（AVE）本地化任务旨在找出包含特定视听事件的视频片段，并对其进行分类。这类事件既包括视觉元素也包括听觉元素，也就是说声源必须同时出现在视觉图像和音频部分中。 为了进行这项研究，需要准备以下资料： - AVE数据集 - 提取的音频特征文件（audio_feature.h5） - 提取的视频特征文件（visual_feature.h5） 此外还需要其他预处理文件： - audio_feature_noisy.h5 - visual_feature_noisy.h5 - right_label.h5 - prob_label.h5 - labels_noisy.h5 - mil_labels.h5 所有这些必需的数据应放置在名为data的文件夹中。 同时，还包括训练顺序文件（train_order.h5）。
  • CVPR 2021 GAN回顾.pptx
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    本幻灯片总结了CVPR 2021会议中关于GAN（生成对抗网络）的研究进展与创新成果，涵盖理论分析、模型架构及应用案例。 在计算机视觉领域，生成对抗网络（GANs）一直是研究的热点，在图像处理、人脸识别等方面取得了显著进展。CVPR2021上发表了几篇关于GAN的重要论文，展示了这个领域的最新成果。 首先，DatasetGAN提出了一种创新的数据增强方法。传统深度学习模型需要大量的标注数据支持，而这些数据往往难以获取且成本高昂。DatasetGAN结合了StyleGAN的潜在空间知识来生成大规模语义分割图像数据集，并通过少量人工注释实现了高质量和高性能的数据生成能力。 其次，针对高性能GAN如StyleGAN2在边缘设备上应用受限的问题，研究人员提出了一种内容感知的压缩方法。这种方法利用新的通道剪枝和知识蒸馏框架优化无条件GAN模型，在SN-GAN和StyleGAN2中取得了显著效果，并且实现了图像生成、嵌入及编辑性能的重大改进。 此外，还有一些研究将3D GAN应用于人脸识别领域以提高对姿态变化的鲁棒性。传统方法难以有效应对大角度下的识别任务挑战，而最新的工作则通过整合3D变形模型到GAN框架中来解决这一问题，并提出了一种从自然场景图像学习非线性纹理的方法，从而生成更加真实且具有高辨识度的身份合成图像。 这些研究成果展示了GAN技术在数据增强、模型压缩以及实际应用中的最新进展，为解决现实世界的问题提供了新的思路。同时，它们也为未来的研究开辟了新方向，并推动了AI技术的持续发展。
  • 历年CVPR论文与代码
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    本资源库汇集了多年以来CVPR会议上的精选论文及其开源代码，为研究者提供便捷的一站式访问平台。 历年CVPR的论文及相应的代码包括400篇CVPR2020论文及其代码；48篇CVPR2020论文解读；CVPR2019全部论文和开源代码合集；56篇精选的CVPR2019论文解读；官方CVPR2019大会现场报告的所有视频；以及CVPR2018的相关论文及代码等。
  • Speech2Face: CVPR 2019论文实现- Speech2Face
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    《Speech2Face》是CVPR 2019的一篇论文，提出了一种通过语音信息预测人脸特征的方法。该模型能够从单一语音片段中推断出说话者的年龄、性别和种族等面部属性。 该项目实现了一个框架，该框架将语音转换为面部特征，如CVPR 2019论文《MIT CSAIL小组的面部表情》所述。 有关结果的详细报告可以在相关文档中找到。它是印度孟买印度技术学院（IIT）2019年秋季CS 753-自动语音识别课程的一个最终项目。 用法 项目的文件夹结构 该项目采用了高效的结构来安排数据库（音频和视频）以及代码，以避免任何重复。 . ├── base.py ├── LICENSE ├── logs │ └── ...... ├── model.py ├── models │ └── final.h5 ├── preprocess │ ├── avspeech_test.csv │ ├── avspeech_train.csv │ ├── clean_directory.sh │ ├── data │ │ ├── a
  • OGNet: CVPR 2020论文《老是黄金》的代码实现
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    简介：本文档提供了CVPR 2020论文《老是黄金》中的算法代码实现，旨在帮助研究者复现和理解该工作。项目名称为OGNet。 古老就是黄金：重新定义对抗性学习的分类器训练方法（CVPR 2020） 该代码最初是使用Python3.5构建的，但鉴于此版本已达到其生命周期终点(EOL)，现在已在Python 2.7上对该代码进行了验证。执行Train.py文件作为进入整个程序的主要入口点。 请按照“dataset.txt”文档中的指示，在“数据”目录下放置训练和测试图像。在第一阶段，请使用opts.py设置必要的选项；而在第二阶段，则需通过opts_fine_tune_discriminator.py进行相应配置。 在此之前，评估功能仅依赖于test.py文件的执行来完成。然而，对于当前版本而言，无需单独运行test.py脚本，因为代码内部每次调用时都会自动执行测试函数以对比基线和OGNet的结果。