CVPR的一篇文章,里面有代码,论文和PPT,PPT比较简单PatchMatch A Randomized Correspondence Algorithm for Structural Image Editing
2021-04-01 17:13:05 13.59MB 图像匹配 图像修补 直线提取
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CVPR2020共收录1470 篇论文,共2.6G
2021-03-13 13:05:46 67B CVPR论文
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CVPR2019,best paper合集;CVPR2019,best paper合集;CVPR2019,best paper合集
2021-03-13 09:05:43 107.78MB CVPR 顶会论文
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反事实VQA(CF-VQA) 该存储库是CVPR 2021中我们的论文的Pytorch实现。该代码将很快发布。 引文 如果您发现该项目对您的研究有所帮助,请考虑在您的出版物中引用我们的论文。 @inproceedings{niu2020counterfactual, title={Counterfactual VQA: A Cause-Effect Look at Language Bias}, author={Niu, Yulei and Tang, Kaihua and Zhang, Hanwang and Lu, Zhiwu and Hua, Xian-Sheng and Wen, Ji-Rong}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Rec
2021-03-10 21:50:13 6KB vqa causality causal-inference cvpr
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内含有 3D目标检测,深度相机检测,Registeration等。
2021-03-09 19:09:58 82.56MB 3D点云 CVPR 3D视觉
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CVPR2021最新信息及已接收论文/代码(持续更新) 本贴是对CVPR2021已接受论文的粗略总结,后续会有更详细的总结。期待中…… 官网链接: : 参加时间:2021年6月19日-6月25日论文接收公布时间:2021年2月28日 接收论文ID: 目录 :cat_face: :dog_face: :mouse_face: :hamster: :tiger_face: :Japanese_service_charge_button: :Japanese_service_charge_button: :Japanese_service_charge_button: :star: 转换一致性很少的开放集识别 :house: :house: :television: 通过消除依赖位置的透视效果来改进3D人体姿势估计技术工作。 提出的D3Net在语义分割和音乐源分离任务上的表现转变SOTA网络 :star: :star: ECCV 2020 Facebook Mapillary视觉场所识别挑战赛冠军方案 用纯多模态CT影像可替代现有JHMI的需要做肿
2021-03-03 21:08:17 7KB
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超分辨率的论文总结在博客https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/90719309中,所有的论文在压缩包中。
2021-03-03 15:05:46 7.74MB 超分辨率 CVPR 论文
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Monocular Real-time Hand Shape and Motion Capture using Multi-modal Data 基于多模态数据的单目实时手形和运动捕捉 PDF版本论文
2021-03-02 11:14:30 8.03MB 深度学习 计算机视觉 手势识别 CVPR
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CVPR2020 论文(1),CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。
2021-02-19 17:57:39 37.49MB cvpr
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,, ,(卡内基梅隆大学,Facebook Reality Labs) CVPR 2020 , 口头演示和人体姿势演示视频( ): 楷模 配置 MPJPE(毫米) 模型和日志 45.3 33.1 30.4 19.0 我们还为这两篇论文提供2D到3D提升网络的实现: ,CVPR 2019 configs/lifting/img_lifting_rot_h36m.yaml (人类3.6M) configs/lifting/img_lifting_rot.yaml (RHD) ,ICCV 2017 configs/lifting/lifting_direct_h36m.yaml (人类3.6M) configs/lifting/lifting_direct.yaml (RHD) 建立 要求 Python 3,pytorch> 1.2+和pytorch <1.4 pip install -r requirements.txt conda install pytorch cudatoolkit=10.0 -c pytorch 预先训练的砝码下载 mkdir outs
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