配准文献 CVPR 2018

Boosting 框架可参考，但是tracking是有点过时了，不过这个是很多Tracking 的基础

“ PVNet：用于6DoF姿势估计的像素级投票网络”代码CVPR 2019口头好消息！ 我们发布了一个干净的PVNet版本：clean-pvnet，包括如何在自定义数据集上训练PVNet。 对tless数据集的训练和测试，我们在其中检测图像中的多个实例。 PVNet：用于6DoF姿势估计的像素化投票网络PVNet：用于6DoF姿势估计的像素化投票网络Sida Peng，刘元，黄启兴，周小伟，包虎军CVPR 2019口腔项目页面欢迎任何问题或讨论！ 截断LINEMOD数据集检查

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 $