使用逼真的阴影实现高保真面部重影 侯安德，张泽，米歇尔·萨克斯（Michel Sarkis），毕宁，童以颖，刘晓明。 在2021年的CVPR中。 该项目的代码是使用Python 3和Tensorflow 1.9.0开发的。 训练有素的模型 要在输入图像和目标照明上运行我们训练有素的模型，请执行以下操作： python test_relight_single_image.py input_image_path target_lighting_path output_image_path gpu_id 下面提供了一个示例： python test_relight_single_image.py sample_images/01503.png sample_lightings/light_left.txt sample_outputs/01503_left.png 7 引文 如果您在工作中

视觉常识R-CNN（VC R-CNN） [NEW]：我们提供了VC R-CNN的培训代码和详细的自述文件。 :glowing_star: [NEW]：提供了在MSCOCO上预训练的VC功能。 试试看！ :glowing_star: 该存储库包含官方的PyTorch实施和为论文“ ”提议的VC功能。 有关技术细节，请参阅： 视觉常识R-CNN ，王建强黄，，IEEE 2020年计算机视觉和模式识别会议（CVPR） 关键词：因果干预； 视觉常识； 表征学习[] ， [] ， [ ] ， [ ] 比比克斯 如果您发现我们的VC功能和代码有帮助，请考虑引用以下内容： @inproceedings{wang2020visual, title={Visual commonsense r-cnn}, author={Wang, Tan and Huang, Jianqiang and Zhang, Hanwang and Sun,

近期，一些Paper放出来，以下整理了CVPR 2020 图神经网络(GNN)相关的比较有意思的值得阅读的五篇论文，供大家参考—点云分析、视频描述生成、轨迹预测、场景图生成、视频理解等。

SAN SAN库 这是进行的代码版本 caffe版本位于目录“ caffe”中。 代码的详细信息在“ caffe”目录中的README.md中进行了描述。 注意，本文中SAN的性能是通过Caffe框架的代码实现的。 pytorch版本位于目录“ pytorch”中。 我们已经在PyTorch 0.3.1版本上发布了版本测试。 代码的详细信息在“ pytorch”目录中的README.md中进行了描述。 引文 如果您使用此代码进行研究，请考虑引用： @InProceedings{Cao_2018_CVPR, author = {Cao, Zhangjie and Long, Mingsheng and Wang, Jianmin and Jordan, Michael I.}, title = {Partial Transfer Learning Wit

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

为了方便自己每天看一下Arxiv上的CVPR模块更新的文章，特别写了一个爬虫，方便自己阅读。代码中，上边的翻译函数，暂时被注释掉了。

实例阴影检测（CVPR'20） *，*，王琼，Pheng -安恒，和（*联合第一作者。） [ ] [ ] [ ] 实例阴影检测旨在找到与对象实例配对的阴影实例。 我们提出了一个数据集，一个深入的框架和一个评估指标来应对这一新任务。 此在上。 依存关系 python> = 3.6 火炬== 1.3.0 + cu100 火炬视觉== 0.4.1 + cu100 张量板 赛顿 朱皮特 scikit图像 麻木 的OpenCVPython的 pycocotools 安装 安装LISA和pysobatools $ cd InstanceShadowDetection $ python setup.py install $ cd PythonAPI $ python setup.py install 码头工人 $ cd InstanceShadowDetection/docker $

时空分割 该存储库包含的随附代码 。 变更记录 2020-05-19自提交以来，最新的Minkowski引擎不需要明确的缓存清除，并且可以更有效地使用内存。 2020-05-04：正如Thomas Chaton在上指出的那样，我还发现训练脚本包含一些错误，这些错误使模型无法达到使用最新MinkowskiEngine的Model Zoo中描述的目标性能。 我正在调试错误，但是发现错误有些困难。 因此，我从另一个私有创建了另一个git repo ，该达到了目标性能。 请参阅以获得ScanNet培训。 一旦发现错误，我将更新此存储库，并将SpatioTemporalSegmentation-ScanNet与该存储库合并。 抱歉，添麻烦了。 要求 Ubuntu 14.04或更高版本 CUDA 10.1或更高版本 pytorch 1.3或更高版本 python 3.6或更高版本 GCC 6或更高 安装 您需要通过pip或anaconda安装pytorch和 。 点子 MinkowskiEngine通过分发，可以通过pip进行简单安装。 首先，按照安装pytorch。 接下来，安装openbl

关联边缘，具有解析姿势 这是CVPR2020接受的论文“ 的Pytorch实现。 我们提出一种利用异类非本地（HNL）网络的相关分析机（CorrPM），以捕获来自人的边缘，姿势和分析的特征之间的相关性。 要求 火炬0.4.1 Python 3.6 InPlace-ABN的编译基于 。 执行 数据集 请下载数据集，并使其遵循以下结构： |-- LIP |-- TrainVal_pose_annotations/LIP_SP_TRAIN_annotations.json |-- images_labels |-- train_images |-- train_segmentations |-- val_images |-- val_segmentations |-- train_id.txt

好用的去噪声代码matlab 用于神经形态相机的事件概率掩码（EPM）和事件去噪卷积神经网络（EDnCNN） 包含我们的的MATLAB实现。 如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑引用以下内容： @article{baldwin2020event, title={Event Probability Mask (EPM) and Event Denoising Convolutional Neural Network (EDnCNN) for Neuromorphic Cameras}, author={Baldwin, R and Almatrafi, Mohammed and Asari, Vijayan and Hirakawa, Keigo}, journal={arXiv preprint arXiv:2003.08282}, year={2020} } 该代码已在运行MATLAB 2019b的Ubuntu 18.04系统（i7-8700 CPU，64GB RAM和GeForce RTX 2080Ti GPU）上进行了测试。 需要Matlab的图像处理和计算机视觉工具箱。 DV