内容 历史 这项工作的第一个版本被 CVPR 2016 接受。 在 arxiv 上上传了扩展工作。 。 此版本建立在先前版本的基础上，包括以下内容： 我们收集了比 CVPR 提交大 3 倍的扩展排球数据集。 我们对实验结果进行了进一步分析，并包括与一组额外的基线方法的比较。 我们实施了我们方法的一种变体，以对人员执行空间池化策略。 提供的数据集是扩展版本。 请使用并与此版本进行比较。 抽象的 在群体活动识别中，可以根据代表活动的个体的动态来推断整个活动的时间动态。 我们基于 LSTM 模型构建了一个深度模型来捕捉这些动态。 为了利用这些观察结果，我们为群体活动识别问题提出了一个两阶段的深度时间模型。 在我们的模型中，LSTM 模型旨在表示序列中个人的动作动态，而另一个 LSTM 模型旨在聚合人级信息以了解整个活动。 我们在两个数据集上评估我们的模型：集体活动数据集和一个新的排球

旧照片还原（官方PyTorch实施） | | | | :fire: 使旧照片重现生命，CVPR2020（口服） 通过深潜空间转换恢复旧照片，正在审查PAMI 1 ，2 ，3 ，4 ，2 ，1 ，2 1香港城市大学， 2 Microsoft亚洲研究， 3 Microsoft Cloud AI， 4 USTC 这个项目的笔记 该代码源自我们的研究项目，目的是演示研究思路，因此我们并未从产品角度对其进行优化。 而且，我们将花费时间来解决一些常见问题，例如内存不足问题，分辨率受限，但不会在工程方面涉及太多问题，例如推理速度加快，fastapi部署等。顶一下。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。的的的的的的的的话。。。。。。。。。。。

SpixelFCN：具有完全卷积网络的超像素分割 这是CVPR-20文件中介绍的超像素分割网络的PyTorch实施： ，，和 如有任何疑问，请联系（ ）。 先决条件 该培训代码主要是使用python 2.7，PyTorch 0.4.1，CUDA 9和Ubuntu 16.04开发和测试的。 在测试过程中，我们利用中的组件连接方法来增强超像素的连接性。该代码已包含在/third_paty/cython 。要编译它： cd third_party/cython/ python setup.py install --user cd ../.. 演示版 演示脚本run_demo.py使用我们的预训练模型（在/pretrained_ckpt ）为网格尺寸为16 x 16的超run_demo.py提供了像素。请随时通过将其复制到/demo/inputs来提供您自己的图像，然后运行 python ru

静电防护网 基于CVPR 2016论文的ESPCN的PyTorch实现。 要求 火炬 conda install pytorch torchvision -c soumith conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith # install it if you have installed cuda PyTorchNet pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master OpenCV conda install opencv 数据集 火车，Val数据集 火车和val数据集是从采样的。 火车数据集具有16700个图像，而Val数据集具有425个图像。 从下载数据集（访问代码：5tzp），然后将其提取到data目录中。 终于跑了 python data_utils.

顶级学术会议CVPR收录的论文，涉及阿里巴巴机器智能，在计算机视觉领域方面的技术精选内容，非常厉害，快来下载吧。

重要通知，我们的服务器正在维护中。 （2月7日14:30 KST〜2月8日17:00 KST）。 不便之处，敬请原谅。 KAIST多光谱行人检测基准 黄舜敏，Jaesik Park，Namil Kim，Yukyung Choi在RCV Lab的So Kweon中。 （KAIST）[] 我们开发了由彩色相机，热像仪和分束器组成的成像硬件，以捕获对齐的多光谱（RGB颜色+热像仪）图像。 使用此硬件，我们可以在白天和晚上捕获各种常规交通场景，以考虑光照条件的变化。 KAIST多光谱行人数据集包含从车辆中提取的95k色热对（640x480，20Hz）。 手动注释所有对（人，人，骑自行车的人），总计103,128个密集注释和1,182个唯一的行人。 注释包括边界框（如Caltech Pedestrian Dataset）之间的时间对应关系。 更多信息，请参见我们的CVPR 2015 [] [

U-Net GAN PyTorch PyTorch实施CVPR 2020论文“用于生成对抗网络的基于U网络的鉴别器”。 论文和补充资料可以在找到。 别忘了看一下补充文件（可以在此处找到Tensorflow FID（表S1））。 该代码允许用户重现和扩展研究报告的结果。 报告，复制或扩展结果时，请引用上述论文。 设置 从提供的unetgan.yml文件创建conda环境“ unetgan”。 可以使用training_scripts文件夹中提供的脚本来复制实验（必须手动设置实验文件夹和数据集文件夹）。 争论 解释 --unconditional 如果数据集没有类，请使用此选项（例如CelebA）。 --unet_mixup 使用CutMix。 --slow_mixup 对CutMix增强损失使用预热。 --slow_mixup_epochs 预热的时期数 --full_ba

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