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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
    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。
     
  • 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）。
     
  • SCNet: 来自AAAI 2021的论文和代码
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    SCNet是发表于AAAI 2021会议的一篇学术论文及其配套代码，专注于提出一种新颖的网络架构或算法，以解决特定领域的挑战性问题。 网络介绍 我们提供用于再现实验结果的工具。 强调： SCNet解决了现有的级联方法在实例分割中的训练与推断样本分布不匹配的问题。 SCNet加强了子任务之间的关系：分类、检测和分段。 最先进的技术：在ResNext-101上，SCNet实现了44.7盒式AP和42.3面罩AP，在没有额外噪音的情况下。可以通过使用已知的插件和技术（例如Group Norm，DCN，多尺度训练测试）进一步改善此性能。 快速的培训与推理：相比其他方法，SCNet不仅能实现更好的性能，并且可以更快地进行培训与推理，并需要更少的内存。请参阅下面的比较。 数据集 SCNet需要COCO和COCO-stuff数据集来进行训练。您需要下载并解压缩到相应的路径中。目录结构应该如下所示： ``` mmdetection ├── mmdet ├── tools ├── configs ├── data │ ├── coco... ```
     
  • CVPR 2018论文模板 LaTeX版
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    本资源提供CVPR 2018会议使用的LaTeX论文模板，帮助作者遵循格式要求准备投稿文件。适合计算机视觉领域研究人员使用。 这是CVPR论文的LaTeX模板。由于国内访问overleaf经常不稳定且网速较慢，同时注册登录过程较为繁琐，我将文件上传至一个平台以方便大家交流学习使用。
     
  • 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
     
  • 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。