弱和半监督语义分割的反专业操作归因 输入图像 初始CAM 对抗式攀登的连续地图 针对弱和半监督语义分割的反职业性操纵归因的实现，李贞博，金恩吉和孙大阳，CVPR2021。[] 安装 我们请参考的官方实现。 该存储库已在Ubuntu 18.04上经过测试，并使用Python 3.6，PyTorch 1.4，pydensecrf，scipy，chaniercv，imageio和opencv-python。 用法 步骤1.准备数据集 下载PASCAL VOC 2012基准： 。 步骤2.准备经过预先训练的分类器 本文使用的预训练模型： 。 您还可以根据训练自己的分类器。 步骤3.获得PASCAL VOC train_aug图像的伪地面真伪蒙版并对其进行评估 bash get_mask_quality.sh 步骤4.训练语义分割网络 要训​​练DeepLab-v2，我们参考 。 但是，此仓

稀疏R-CNN：具有可学习建议的端到端对象检测 纸（CVPR 2021） 更新 （02/03/2021）通过使用更强大的主干模型报告了更高的性能。 （23/02/2021）通过使用更强大的预训练模型报告了更高的性能。 （02/12/2020）型号和日志（R101_100pro_3x和R101_300pro_3x）可用。 （26/11/2020）提供了模型和日志（R50_100pro_3x和R50_300pro_3x）。 （26/11/2020）通过将辍学率设置为0.0，报告了稀疏R-CNN的更高性能。 楷模 方法 inf_time train_time 盒式AP 程式库 22 FPS 24小时 45.0 22 FPS 28小时 46.5 13 FPS 50小时 45.7 方法 inf_time train_time 盒式AP 下载 23 FPS 19小时

自我监督视觉预训练的密集对比学习 该项目托管用于实现DenseCL算法以进行自我监督表示学习的代码。 王新龙，张如凤，沉春华，Kong涛，李磊在：Proc。 IEEE Con​​f。 2021年的计算机视觉和模式识别（CVPR） arXiv预印本（ ） 强调 增强密集预测： DenseCL预训练模型在很大程度上有利于密集预测任务，包括对象检测和语义分段（最高+ 2％AP和+ 3％mIoU）。 简单的实现： DenseCL的核心部分可以用10行代码实现，因此易于使用和修改。 灵活的用法： DenseCL与数据预处理脱钩，因此可以快速灵活地进行培训，同时不知道使用哪种增强方法以及如何对图像进行采样。 高效的培训：与基准方法相比，我们的方法引入的计算开销可忽略不计（仅慢1％）。 更新 发布了DenseCL的代码和预训练模型。 （02/03/2021） 安装 请参考进行安装和数据集准备。

具有自适应时间特征分辨率的3D CNN CVPR 2021论文的源代码： 。 即将推出！ 敬请关注！ @inproceedings{sgs2021, Author = {Mohsen Fayyaz, Emad Bahrami, Ali Diba, Mehdi Noroozi, Ehsan Adeli, Luc Van Gool, Juergen Gall}, Title = {{3D CNNs with Adaptive Temporal Feature Resolutions}}, Booktitle = {{The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) }}, Year = {2021} }

VisTR：使用变压器的端到端视频实例分段 这是的正式实施： 安装 我们提供了有关如何通过conda安装依赖项的说明。 首先，在本地克隆存储库： git clone https://github.com/Epiphqny/vistr.git 然后，安装PyTorch 1.6和torchvision 0.7： conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 安装pycocotools conda install cython scipy pip install -U 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI' pip install git+https://github.com/youtubevos/cocoapi.git#"egg=pyc

参考文献： 原论文名称：EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2104.00298 原论文提供代码：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientnetv2 参考博文：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/116933569?spm=1001.2014.3001.5502 参考在bilibili上的讲解视频：https://b23.tv/M4hagB

CVPR2021-代码 论文开源项目（带代码的文件）合集！CVPR 2021论文收录列表： : 注1：等2021年2月28日开奖后，欢迎各位大佬提交issue，分享CVPR 2021本文和开源项目！ 注2：CVPR 2021已交稿成立！已投稿且想要进来的群同学，可以添加微信： CVer9999 ，请备注： CVPR2021已投稿+姓名+学校/公司名称！一定要根据格式申请！ 【推荐阅读】 论文开源项目合集： : ECCV 2020论文开源项目合集： : 关于往年CV顶会论文（如ECCV 2020，CVPR 2019，ICCV 2019）以及其他优质CV论文和大盘点，详见： : 【CVPR 2021论文开源目录】 [人脸活体检测（面部防欺骗）]（＃面部防欺骗） 骨干 RepVGG：使VGG样式的ConvNets再次出色 论文： : 代码： ： 甘 通过分层样式分

数据融合matlab代码PatchmatchNet（CVPR2021口服） 论文“ PatchmatchNet：学习的多视图Patchmatch立体声”的官方源代码 介绍 PatchmatchNet是基于学习的Patchmatch的一种新颖的级联形式，旨在减少高分辨率多视图立体声的内存消耗和计算时间。 如果您发现此项目对您的研究有用，请引用： @misc{wang2020patchmatchnet, title={PatchmatchNet: Learned Multi-View Patchmatch Stereo}, author={Fangjinhua Wang and Silvano Galliani and Christoph Vogel and Pablo Speciale and Marc Pollefeys}, journal={CVPR}, year={2021} } 安装 要求 的Python 3.7 CUDA> = 10.1 pip install -r requirements.txt 再现结果 下载我们的预处理数据集：和。 每个数据集的组织方式如下： root_

类SR （CVPR2021）ClassSR：通过数据特征加速超分辨率网络的通用框架 作者：Kong祥涛，，， 依存关系 Python> = 3.6（建议使用 ） NVIDIA GPU + Python软件包： pip install numpy opencv-python lmdb [option] Python软件包： ，用于可视化曲线。 代号 我们基于代码版本。 如何测试单个分支 克隆此github存储库。 git clone https://github.com/Xiangtaokong/ClassSR.git cd ClassSR 下载测试数据集（ ）。 下载并将其移至.codes/data_scripts/ 。 生成简单，中等，困难（class1，class2，class3）验证数据。 cd codes/data_scripts python extract_

使用逼真的阴影实现高保真面部重影 侯安德，张泽，米歇尔·萨克斯（Michel Sarkis），毕宁，童以颖，刘晓明。 在2021年的CVPR中。 该项目的代码是使用Python 3和Tensorflow 1.9.0开发的。 训练有素的模型 要在输入图像和目标照明上运行我们训练有素的模型，请执行以下操作： python test_relight_single_image.py input_image_path target_lighting_path output_image_path gpu_id 下面提供了一个示例： python test_relight_single_image.py sample_images/01503.png sample_lightings/light_left.txt sample_outputs/01503_left.png 7 引文 如果您在工作中