2015-2017ECCV，ICCV，CVPR神经网络论文，主要在去模糊，图像复原方面

Points2Surf：从点云中学习隐式曲面（ECCV 2020 Spotlight） 这是我们对的实现， 是一个网络，可从点云估算有符号距离函数。将该SDF转换为带有Marching Cubes的网格。有关更多详细信息，请观看和。 该体系结构类似于 。与其他基于ML的表面重构方法（例如和，Points2Surf是基于补丁的，因此与类无关。大大改进的泛化导致更好的结果，甚至在大多数情况下也比更好。 该代码主要由和编写。这项工作发表在。 先决条件 Python> = 3.7 PyTorch> = 1.6 CUDA和CuDNN（如果使用GPU） 用于数据集生成的BlenSor 1.0.18 RC 10 快速开始 要获得培训和重建的最低限度的工作示例，请按照下列步骤操作。我们建议使用来管理Python环境。否则，您可以按照requirements.txt中定义的Pip安装所需的软件包。 #

使用纹理过滤的本征图像 在Matlab和C ++ MEX中未优化实现“使用结构-纹理分离和表面法线进行固有图像分解” 。 如何使用它 您可以使用随附的RGB和深度图像尝试demo.m。 包括的输入RGB和深度图像是从提取的。 算法需要去除纹理的RGB图像。 包括和作者代码。 您可以使用任何结构-纹理分离算法来代替它。 硬件/软件要求 原始代码在Matlab 2015a 64位Windows 7上进行了测试。 对于其他平台（32位Windows，Linux，MacOS），请在“ mex”目录中编译C ++ mex源代码。 要编译mex源代码，需要相应的ann和opencv库（请参考compile.m）。 贡献者 （ ） 引文 如果您发现此软件有用，请引用我们的论文。 Jeon Jeon，赵圣贤，Xin Tong，Lee Seongyong，“”，欧洲计算机视觉会议（ECCV 201

ECCV 2020年的官方模板，包括pdf版本和tex版本，用latex软件打开即可，编译妥当

通过3D密集人脸重建实现稳定的头部姿势估计和地标回归 通过Tensorflow Lite框架，人脸网格，头部姿势，界标等，重新实现。 CPU实时人脸检测，对齐和重建管线。 轻量级渲染库，比工具快5倍（3对 。 通过单个网络的相机矩阵和密集/稀疏地标预测。 生成面部参数以实现可靠的头部姿势和表情估计。 设置 基本要求 Python 3.6+ pip3 install -r requirements.txt 渲染致密脸 GCC 6.0+ bash build_render.sh （谨慎）对于Windows用户，请参考以获取更多详细信息。 3D人脸地标 在这个项目中，我们通过3DMM参数回归进行密集人脸重建。 回归目标简化为相机矩阵（ C ，形状为3x4），外观参数（ S ，形状为1x40）和表达变量（ E ，形状为1x10），共有62个维度。 可以通过将这些参数应用于预定义的

论文 Real-time Specular Highlight Removal Using Bilateral Filtering 的 C++ 官方代码实现

具有特征透视变换的多视图检测[] [ ] @inproceedings{hou2020multiview, title={Multiview Detection with Feature Perspective Transformation}, author={Hou, Yunzhong and Zheng, Liang and Gould, Stephen}, booktitle={ECCV}, year={2020} } 概述 我们发布了MVDet的PyTorch代码， MVDet是一种最新的多视图行人检测器； 和MultiviewX数据集，这是一种新颖的合成多视图行人检测数据集。 狂野轨道 多视图X 内容 MultiviewX数据集 使用来自行人模型，在Unity中，我们构建了一个新颖的合成数据集MultiviewX 。 MultiviewX数据集覆盖16米乘

机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉顶级期刊的论文资料分享(附CVPR2017-2019,ECCV 2018论文下载链接)-附件资源

The Devil of Face Recognition is in the Noise，商汤科技，ECCV 2018（论文阅读ppt） 文件格式 keynote，对论文的理解，包含论文的贡献，做了哪些实验等。一共14页。

此repo是 Colorization的pytorch实现。 在ECCV中，2016年。 版本信息：pytorch 0.3.0，python 3.5 安装 git clone 培训和验证 从头开始培训： python main.py 或从指定时间点恢复训练： python main.py -R *** 以上两个命令默认都支持交叉验证，可以通过添加选项-V False.来关闭交叉验证-V False. 更详细的配置设置，请参考 推理 python main.py -T False -I *** # *** means the inference step. DAVIS 2017的结果 训练损耗曲线 注意：如您所见，我没有训练足够的时间（因为我没有NVIDIA的支持...）。初始lr为3.16e-4，原始为3.16e-5。 致谢 如代码中所述，该代码的某些部分是从richzha