连体-RPN-火炬 介绍 我的同学已提供。 如有任何疑问，请随时与我们联系。 这是带有PyTorch的对的重新实现，已在CVPR2018上接受。 Code_v1.0可用于转换，您应该将数据集更改为VOT格式（左上角和w，h）。 如果序列中有中断，则使用“ 0,0,0,0”替换该帧的信息。 数据集树 -root/class1/img1.jpg /... /imgN.jpg /groundtruth.txt 引文 Paper: @InProceedings{Li_2018_CVPR, author = {Li, Bo a

CLIP-Q: Deep Network Compression Learning by In-Parallel Pruning-Quantization，CVPR2018 code

Experimentation of deep learning on the subjects of micro-expression spotting and recognition.

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可参看博客：https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/88578720 视觉问题回答（VQA）需要联合图像和自然语言问题，其中许多问题不能直接或清楚地从视觉内容中得到，而是需要从结构化人类知识推理并从视觉内容中得到证实。该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知识和深层视觉特征无缝融入端到端学习框架中的记忆网络中。与现有的利用外部知识支持VQA的方法相比，本文更多地强调了两种缺失的机制。首先是将视觉内容与知识事实相结合的机制。 VKMN通过将知识三元组（主体，关系，目标）和深层视觉特征联合嵌入到视觉知识特征中来处理这个问题。其次是处理从问题和答案对中扩展出多个知识事实的机制。VKMN使用键值对结构在记忆网络中存储联合嵌入，以便易于处理多个事实。实验表明，该方法在VQA v1.0和v2.0基准测试中取得了可喜的成果，同时在知识推理相关问题上优于最先进的方法。

该文件夹里有以下内容： Generative Adversarial Nets [PDF论文] Image Generation from Scene Graphs [PDF论文] Image Generation from Scene Graphs [PPT讲解] StackGAN [PDF论文] StackGAN++_Realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks [PDF论文] 上传的PPT是根据这篇论文制作的，如果你想向别人做技术分享，可以在我的PPT上进行修改，关于这篇论文的讲解可以查看我的CSDN博客，Image Generation这篇论文的PDF中有我的阅读注释。附博客链接，欢迎大家和我讨论，如有出错欢迎指正：https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/79899325

CVPR2018的oral论文合集，Oral一共有68篇，受上传文件大小限制，分成part1和part2压缩文件。Oral论文是CVPR中最优质的论文，best paper/honorable mention什么的都在oral里面。我花了很多工夫整理出来，来分享给各位CVer。还有少数几篇论文暂时没公开，所以只找出64篇。还有一点要说明：该文档仅作交流学习用处，不能当作商业用途。