无监督的高光谱超分辨率耦合解混网中的交叉注意 ，， ，，和 论文代码：。 图。1。 受频谱分解技术启发的拟议的无监督超光谱超分辨率网络的图示，即具有交叉注意的耦合解混网（CUCaNet） ，该网络主要由两个重要模块组成：交叉注意和空间光谱一致性。 训练 请简单地运行./Main_CAVE.py演示，以在两个HSI（伪造的和真实的食物，图表和玩具）上重现我们的HSISR结果（将与在Windows OS上实现的Python 3.7使用）。 之前：有关必需的软件包，请参阅详细的.py文件。 参数：可以更好地调整权衡参数train_opt.lambda_* ，并且网络超参数灵活。 结果：请查看登录到./checkpoints/CAVE_*name*/precision.txt的五个评估指标（PSNR，SAM，ERGAS，SSIM和UIQI）以及保存在./Results/CAVE/的输出.m

少量物体检测 （ECCV 2020）PyTorch实施的论文“野外物体的少量目标检测和视点估计” 如果我们的项目对您的研究有所帮助，请考虑引用： @INPROCEEDINGS{Xiao2020FSDetView, author = {Yang Xiao and Renaud Marlet}, title = {Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild}, booktitle = {European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year = {2020}} 变更日志 [2020年12月15日]在download_models.sh中download_models.sh的CO

GTA-IM数据集 具有场景上下文的长期人体运动预测，ECCV 2020（口服） ，， ，， ， 。 该存储库维护着我们的GTA室内运动数据集（GTA-IM），该数据集着重于室内环境中的人与场景之间的交互作用。我们从逼真的游戏引擎中收集3D人体运动的高清RGB-D图像序列。该数据集具有清晰的3D人体姿势和相机姿势注解，并且在人的外观，室内环境，相机视图和人类活动方面有很大的差异。 目录 演示版 （0）入门 克隆此存储库，然后创建本地环境： conda env create -f environment.yml 。 为了方便起见，我们在demo目录中提供了一部分数据。在本节中，您将能够使用维护的工具脚本来处理我们数据的不同部分。 （1）3D骨架和点云 $ python vis_skeleton_pcd.py -h usage: vis_skeleton_pcd.py [-h] [-

OpenIBL 介绍 OpenIBL是基于PyTorch的开源代码库，用于基于图像的本地化（换句话说，就是位置识别）。 它支持多种最新方法，还涵盖了ECCV-2020聚光灯SFRS的正式实施。 我们支持由slurm或pytorch启动的单/多节点多GPU分布式培训和测试。 正式执行： ：用于大规模图像定位的自监督细粒度区域相似性（ECCV'20 Spotlight ） 非官方实施： NetVLAD：用于弱监督位置识别的CNN架构（CVPR'16） SARE：用于大规模图像定位的随机吸引-排斥嵌入（ICCV'19） 常问问题 如何提取单个图像的描述符？ 请参阅。 如何在论文中

超快速通道检测 PyTorch实施的论文“”。 更新：我们的论文已被ECCV2020接受。 评估代码是从改性和。 Caffe模型和原型可以在找到。 演示版 安装 请参阅 开始吧 首先，请根据您的环境在configs/culane.py或configs/tusimple.py配置中修改data_root和log_path 。 data_root是您的CULane数据集或Tusimple数据集的路径。 log_path是tensorboard日志，训练有素的模型和代码备份的存储位置。它应该放置在该项目之外。 对于单GPU训练，运行 python train.py configs/path_to_your_config 对于多GPU训练，请运行 sh launch_training.sh 或者 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_n

MSG-Net（多尺度指导网络） 多尺度制导网络 该存储库（ ）是MSG-Net的正式版本，适用于我们在ECCV16中进行的。 它带有四个训练有素的网络（x2，x4，x8和x16），一个带Kong的RGBD训练集和三个带Kong的RGBD测试集（A，B和C）。 据我们所知，MSG-Net是FIRST卷积神经网络，它尝试在多尺度引导下从相应的高分辨率RGB图像上对深度图像进行升采样。 还提供了MS-Net的另一个（无多尺度指导）。 有关更多详细信息，请访问。 许可和引文 该软件和相关的文档文件（以下简称“软件”），以及包括但不限于附图的研究论文（深度多尺度制导的深度图超分辨率）以及表格（以下简称“纸张”）均已提供给学术界仅用于研究目的，无任何担保。 任何商业用途都必须征得我的同意。 在您的工作中使用软件或论文的任何部分时，请引用以下论文 @InProceedings{hui16

OpenSet_ReciprocalPoints 开源，重新实现已发布的ECCV '20关于互认点的论文，以实现开放集识别。 截至2020年10月，本文是开放式识别的最新技术。 正在进行代码清理； 测试集上的结果将很快更新。 与论文作者确认此实现是正确的。 使用作者的数据加载器，该实现实际上超过了tiny-imagenet上已发布的性能。 使用我自己的数据加载器，结果略低于发布的性能（数据拆分有所不同，所以这可能是原因）。 我还在这两个数据集上运行了标准的深度学习基准。 实际上，我发现当前的公开文献低估了基线； 当前的文献报道的基线数字比我用自己的代码获得的数字低得多。 这可能表明，开放集识别的进度比看起来要温和得多。 方法 CIFAR + 10 微型Imagenet 公布的基准 81.6％ 57.7％ 我对基准的实施 89.24％（价值） 66.35％（价值） 我对

ECCV|2018 几何约束联合车道分割和车道边界检测-附件资源

汇总了ECCV 2020语义分割相关文章41篇，包括语义分割、弱监督语义分割、半监督语义分割、少样本语义分割、边缘语义分割、3D语义分割、跨域语义分割、域自适应语义分割等类别。

Smooth_AP ECCV '20论文 src / Smooth_AP_loss.py中提供了Smooth-AP损失功能的PyTorch实现 训练代码和预先训练的重量即将推出... 依存关系 的Python 3.7.7 PyTorch 1.6.0 CUDA 10.1 数据 此存储库用于在以下数据集上使用Smooth-AP损失进行训练： PKU车辆ID（可从该网站获得-必须通过电子邮件发送给作者以获取下载权限） INaturalist（2018版本-从此网站获得） 我们是第一个将大型INaturalist数据集用于图像复原任务的人。数据集拆分可在此处下载： : 。将压缩包解压缩到INaturalist数据集目录中。 训练模型 可以使用此存储库复制“车辆ID”和“自然”数据集的训练结果。要在Vehicle ID数据集上训练模型，可以运行： python main.py --f