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

包含2021cvpr，目标检测方向56篇论文

包含2021cvpr，图像分割方向55篇论文

包含2021cvpr，网络结构设计方向33篇论文

包含2021cvpr，三维视觉方向65篇论文

SampleNet：可微分的点云采样 由特拉维夫大学的Itai Lang，Asaf Manor和Shai Avidan创建。 介绍 这项工作基于我们的。请阅读它以获取更多信息。也欢迎您观看CVPR 2020的。 直接在点云上工作的任务越来越多。随着点云大小的增加，这些任务的计算需求也随之增加。一个可能的解决方案是首先对点云进行采样。经典采样方法（例如，最远点采样（FPS））不考虑下游任务。最近的一项工作表明，学习针对特定任务的采样可以显着改善结果。但是，提出的技术并未处理采样操作的不可微性，而是提供了一种解决方法。 我们为点云采样引入了一种新颖的微分松弛。我们的方法采用了一种软投影操作，该操作将采样点近似为主要输入云中的混合点。近似值由温度参数控制，并在温度变为零时收敛到常规采样。在训练过程中，我们使用投影损耗来鼓励温度下降，从而使每个采样点都靠近输入点之一。 这种近似方案可在各种应用（例

2017-2020CVPR、ECCV Oral剪枝方向论文8篇，包括Hrank、AutoCompress、ThiNet、DMCP、MetaPruning等等，非常适合需要了解模型剪枝，模型压缩的新手

这是CVPR论文的latex模板，由于国内访问overleaf经常不稳定、网速也慢，而且需要注册登录十分麻烦。于是我传到CSDN上方便大家交流学习使用。

包含word和latex版本

CVPR 2021 论文和开源项目合集(Papers with Code) 论文和开源项目合集(papers with code)！ CVPR 2021 收录列表： 注1：欢迎各位大佬提交issue，分享CVPR 2021论文和开源项目！ 注2：关于往年CV顶会论文以及其他优质CV论文和大盘点，详见： CVPR 2021 中奖群已成立！已经收录的同学，可以添加微信：CVer9999，请备注：CVPR2021已收录+姓名+学校/公司名称！一定要根据格式申请，可以拉你进群沟通开会等事宜。 【CVPR 2021 论文开源目录】 Backbone Decoupled Dynamic Filter Networks Homepage: Paper: Code: Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network Paper: CondenseNet