Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition 分离与统一的图卷积用于基于骨架的动作识别 CVPR 2020

这是CVPR 2017会议录用的一篇视频目标跟踪的论文，基于相关滤波改进，进入了背景上下文信息。资源中包含官方的源码（MATLAB）、论文原文以及官方的补充材料

论文 Deep White-Balance Editing 的参考代码。 Mahmoud Afifi 和 Michael S. Brown，CVPR 2020。 ** 先决条件 ** 1. Matlab 2019b 或更高版本2. 深度学习工具箱3. 图像处理工具箱 ** 开始 ** 1. 运行 install_.m ** 演示 ** 1. 运行 demo_single_image.m 或 demo_images.m 分别处理单个图像或图像目录。 可用任务有 AWB、全部和编辑。 如果您运行 demo_single_image.m，它应该将结果保存在 ../result_images 中。 2.运行demo_GUI.m进行gui演示。 ** 培训代码 ** 1. 下载渲染 WB 数据集。 2. 将输入图像和真实图像复制到一个目录中。 每对输入/地面实况图像应采用以下格式：输入图像：

这是具有自我指导的纸质联合去马赛克和去噪的实现。 具有自我指导的联合去马赛克和去噪（CVPR'20） 刘琳，徐佳，刘建壮，田奇 抽象的 去马赛克和去噪通常位于计算摄影流程的早期阶段，在现代相机图像处理中起着重要的作用。 最近，一些神经网络已经显示出联合去马赛克和去噪（JDD）的有效性。 他们中的大多数人首先将拜耳原始图像分解为四通道RGGB图像，然后将其馈入神经网络。 这种做法忽略了绿色通道与红色通道和蓝色通道相比以两倍的速率采样的事实。 在本文中，我们提出了一种自导网络（SGNet），该网络首先估计绿色通道，然后作为恢复输入图像中所有缺失值的指南。 另外，由于不同频率的区域在图像恢复中遭受不同程度的退化。 我们提出了密度图指导，以帮助模型处理广泛的频率。 我们的模型在四个公共数据集（包括两个真实数据集和两个合成数据集）上表现出了最先进的联合去马赛克和去噪方法。 最后，我们还验证了我们的

CVPR 2021 论文和开源代码合集，并有各方向论文的整理

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四篇论文 ：yolov3 、Redmon_You_Only_Look_CVPR_2016_paper、alexnet,Levi_Age_and_Gender_2015_CVPR_paper

本文继续为大家整理了五篇CVPR 2020 图神经网络（GNN）相关论文，供大家参考——行为识别、少样本学习、仿射跳跃连接、多层GCN、3D视频目标检测。

2010年cvpr会议论文，针对空间可变去模糊提出的算法，可以分别识别一幅图中的清晰区域和模糊区域，提供算法将清晰和模糊区域分开，最后针对模糊区域进行去模糊处理，包含算法和代码。