matlab fft代码这是CVPR18中我们的MKCFup论文的实现。 为了提高速度，我们在C ++版本中使用DSST代替了fDSST。 我们在具有Intel Core i7-7700 3.60GHz CPU和8GB RAM的PC上执行了此实现。 在采用Release-x64模式的OTB2013上，平均FPS为175 ，我们的结果存储在./res中。 Matlab版本请参考 注意：根据opencv4，大多数C API已被排除，如果您使用opencv4，则在run_MKCFup.cpp和fhog.hpp中可能会更改某些API。 在运行我们的代码之前，请检查您是否已完成以下步骤。 安装Visual Studio 2015 +，fftw3.3.5 +（可以改用cv :: fft，但可能会慢一些）和opencv3.2 +； 确保在您的项目中添加了cn_data.cpp，ComplexMat.cpp和gradientMex.cpp； 在您的视觉工作室中打开OpenMP支持； 使用发布模式。 请运行run_MKCF.cpp以使用我们的跟踪器。 如果遇到速度问题，请确保在发布模式下，跟踪器的速度比

How to get your CVPR paper rejected

使用SDF形状先验的可区分渲染自动标记3D对象 官方实施CVPR 2020纸“Autolabeling 3D对象用SDF形状先验的可微渲染”的通过在ML团队比照。 如下。 设置环境 要使用conda设置环境，请使用以下命令： conda env create -n sdflabel -f environment.yml conda activate sdflabel 将sdfrenderer目录添加到PYTHONPATH ： export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/path/to/sdfrenderer" 优化演示 要运行优化演示，请首先下载。 然后，将存档解压缩到项目的根文件夹并运行以下命令： python main.py configs/config_refine.ini --demo 培训CSS网络 要训​​练CSS网络，请运行以下命令： p

拟无监督的颜色恒定性 本文所述方法的实现： 西蒙妮·比安科（Simone Bianco），克劳迪奥·库萨诺（Claudio Cusano），“准无监督色彩恒定性”-CVPR 2019 该文件可。 另请参见或尝试。

A Weighted Sparse Coding Framework for Saliency Detection, Nianyi Li, Bilin Sun, Jingyi Yu, CVPR 2015----code

更新：如果您正在寻找Wav2Lip， Lip2Wav 仅通过唇部动作即可产生高质量的语音。该代码是论文的一部分：在CVPR'20上发表的论文，学习个人说话风格以实现准确的语音合成。 | | 最近更新 发布了适用于所有扬声器的数据集和预训练模型！ 已发布在LRW数据集上训练的多扬声器单词级Lip2Wav模型的预训练模型！ （分支） 强调 在不受限制的情况下，仅通过嘴唇运动即可产生可理解的语音的第一项工作。 问题的序列到序列建模。 提供5个扬声器的数据集，其中包含100多个小时的视频数据！ 提供了完整的培训代码和预训练的模型。 推理代码从预训练的模型生成结果。 还提供了用于计算论文中报告的指标的代码。 你也可能对此有兴趣： :party_popper:使用Wav2Lip进行口语同步的语音视频到任何语音： : 先决条件 Python 3.7.4 （此版本已通过代码测试） ffmpeg： sudo apt

Yang Gao1, Oscar Beijbom1, Ning Zhang2∗, Trevor Darrell1 †Bilinear models has be

基于随机平滑的数据中毒防御有多强健？ 抽象的 可证明可靠的分类器的预测在一个点附近保持不变，从而使它们在保证测试时间的情况下具有弹性。 在这项工作中，我们提出了对健壮的机器学习模型的前所未有的威胁，突显了训练数据质量在实现高认证健壮性方面的重要性。 具体而言，我们提出了一种基于双层优化的新型数据中毒攻击，该攻击会降低可证明的鲁棒分类器的鲁棒性保证。 与其他数据中毒攻击会降低一小组目标点上的中毒模型的准确性不同，我们的攻击会减少数据集中整个目标类的平均认证半径。 此外，即使受害者使用最新的健壮训练方法（例如， 和从头开始训练模型，我们的攻击也是有效的。 为了使攻击更难检测，我们使用带有明显较小失真的干净标签中毒点。 通过中毒MNIST和CIFAR10数据集并使用前面提到的鲁棒训练方法训练深度神经网络，并使用随机平滑验证其鲁棒性，来评估所提出方法的有效性。 对于使用这些强大的训练方法训练的模型

DiscoFaceGAN：派息纠缠和Co通过3D模仿，对比学习ntrollable人脸图像生成 这是以下论文的tensorflow实现： 通过3D模仿-对比学习，CVPR 2020进行纠缠和可控的面部图像生成。 （口头） 邓登，杨娇龙，陈东，方文和辛彤 论文： : 摘要：本文提出DiscoFaceGAN，人脸图像生成的虚拟人与DIS纠结了不存在的人，表情，姿势和照明的身份，precisely- CO ntrollable潜表示的方法。我们将3D先验嵌入到对抗性学习中，并训练网络以模仿3D人脸分析和渲染过程的图像形成。为了处理由真实和渲染的面部之间的域间隙引起的生成自由度，我们进一步引入对比学习以通过比较生成的图像对来促进解缠结。实验表明，通过我们的模仿对比学习，可以很好地消除因素变化，并且可以精确控制生成的脸部的特性。我们还分析了学习到的潜在空间，并提出了支持因子解缠结的几个有意义的性

CVPR2021纸的代码 零镜头实例分割 规范要求 的Python：python3.7 英伟达GPU pytorch1.1.0 GCC> = 5.4 NCCL 2 require.txt中的其他python库 安装 conda create -n zsi python=3.7 -y conda activate zsi conda install pytorch=1.1.0 torchvision=0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch pip install cython && pip --no-cache-dir install -r requirements.txt python setup.py develop 数据准备 从下载zsi的训练和测试注解文件，将所有json标签文件放入 data/coco/annotations/ 下载MS