Advertisement

Patch-NetVLAD: CVPR 2021 论文与代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
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}

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Patch-NetVLAD: CVPR 2021 论文与代码
    优质
    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 论文与代码解读: CVPR 2021/2020/2019...
    优质
    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论文与开源代码汇总.docx
    优质
    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。
     
  • 历年CVPR论文与代码
    优质
    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。
     
  • 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...
    优质
    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。
     
  • PSP_CVPR_2021: CVPR-2021论文的PyTorch实现-源码
    优质
    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）。
     
  • 历年CVPR论文与代码合集.rar
    优质
    本资源包含多年CVPR会议发表的所有论文及开源代码，涵盖计算机视觉领域的最新研究成果和应用技术。 总结了历年CVPR的论文及相应的代码资源，其中包括400篇CVPR2020论文及其配套代码；48篇关于CVPR2020的论文解读文章；全部CVPR2019论文与开源代码合集；56篇精选的CVPR2019论文解读内容；官方发布的所有CVPR2019大会现场报告视频资料以及更多的CVPR2018相关论文和代码资源等。
     
  • CVPR2021代码集合：包含代码的CVPR 2021论文开源项目汇总，欢迎提问与分享。
    优质
    本页面汇集了CVPR 2021所有含源码的论文项目，旨在促进学术交流和资源共享。欢迎提问、讨论及贡献您的见解。 CVPR 2021-代码论文开源项目合集！欢迎各位在2021年2月28日开奖后提交相关CVPR 2021的论文及开源项目的分享。 【推荐阅读】 ECCV 2020 论文和开源项目合集 关于往年计算机视觉顶会（如 ECCV 2020，CVPR 2019，ICCV 2019）以及其他优质计算机视觉领域的论文，请参考相关资料。 【CVPR 2021论文开源目录】 人脸活体检测（面部防欺骗） 骨干RepVGG：使 VGG 样式的 ConvNets 再次出色 上述项目包括了详细的论文和代码。
     
  • 何博士CVPR 2009最佳论文及代码
    优质
    此简介介绍的是在2009年国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上获得最佳论文奖的研究成果及其配套代码。该研究由何博士领导完成，为相关领域的发展做出了重要贡献。 何博士在2009年的CVPR（计算机视觉与模式识别）会议上凭借其关于去雾技术的研究荣获最佳论文奖。CVPR是全球顶尖的国际会议之一，每年汇集了来自世界各地研究者的最新成果。 这篇获奖论文由著名科学家何凯明博士撰写，他因在深度学习和图像处理领域的突出贡献而备受尊敬。该论文不仅具备坚实的理论基础，还提供了实际应用价值，并且其核心代码使用MATLAB实现。这表明这项技术不仅能有效执行去雾处理，提供清晰的图像结果，而且具有很高的可操作性。 CVPR作为研究者展示最新视觉技术的重要平台，在这里发表的作品通常代表了该领域的前沿进展。“何凯明”这个名字在深度学习和图像处理领域内广为人知，“MATLAB”则是一种广泛使用的数学计算软件，非常适合进行此类算法的开发与实验。因此，论文中提到的技术不仅展示了创新性，还提供了清晰的理论框架。 基于这些信息，我们可以讨论以下几个关键点： 1. **去雾技术**：这种技术旨在通过物理模型（如大气散射模型）和优化方法来恢复因大气影响而模糊不清的图像。 2. **MATLAB仿真**：使用MATLAB进行实验可以快速验证算法效果，并且便于调试与优化。 3. **深度学习与图像处理**：尽管论文没有直接提及深度学习，但何博士在这一领域的贡献可能间接地启发了他对于去雾问题的独特解决方案。例如，有可能利用神经网络模型实现端到端的学习过程来提高图像质量。 4. **最佳论文的意义**：获得CVPR的最佳论文奖意味着该研究具有重要的科学价值和应用潜力，对计算机视觉领域的发展做出了重要贡献。 5. **代码复现与科研交流**：公开源代码有助于其他研究人员理解和验证研究成果，并促进学术界的开放合作精神以及整个领域的进步。 总之，何博士的MATLAB仿真代码不仅展示了他在去雾技术方面的创新成果，还为研究者们提供了一个宝贵的学习资源。