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

2018年CVPR所有ReID相关领域论文的详细分析解读汇总，还包括若干篇论文的全文翻译。

StarGAN-官方PyTorch实施 *****新增功能：可从获得StarGAN v2 ***** 该存储库提供了以下论文的官方PyTorch实现： StarGAN：用于多域图像到图像翻译的统一生成对抗网络1,2， 1,2， 2,3，2，2,4， 1,2- 1韩国大学， 2 Clova AI研究，NAVER Corp. 3香港科技大学新泽西学院4 摘要：最近的研究表明，在两个领域的图像到图像翻译中取得了巨大的成功。 但是，由于应为每对图像域分别构建不同的模型，因此现有方法在处理两个以上域时具有有限的可伸缩性和鲁棒性。 为了解决此限制，我们提出了StarGAN，这是一种新颖且可扩展的方法，可以仅使用一个模型就可以对多个域执行图像到图像的转换。 StarGAN的这种统一模型架构允许在单个网络中同时训练具有不同域的多个数据集。 与现有模型相比，StarGAN的翻译图像质量更高，并且具有

DLSSVM代码实现，非常详细，matlab代码，还有ppt介绍，对于数字图像处理的目标跟踪很有帮助。

CVPR2022 latex模板，搜到的CSDN都要积分，大家可以去github下载：https://github.com/MCG-NKU/CVPR_Template

总结了历年CVPR的论文及相应的代码，包含400篇CVPR2020论文及代码；48篇CVPR2020论文解读；CVPR2019全部论文和开源代码合集；CVPR2019所有论文下载，56篇精选解读；官方CVPR2019大会现场报告所有视频；CVPR2018论文及代码等等等等等等等等。

CVPR2021-带代码演示的文件 :glowing_star: 持续更新最新论文和相应的开源代码！ :automobile: CVPR 2021收录列表： : :automobile:官网链接： : :timer_clock:时间：2021年6月19日-6月25日 :watch:论文接收公布时间：2021年2月28日 :raised_hand:注：欢迎各位大佬提交问题，分享CVPR 2021文件和开源项目！共同完善这个项目 :airplane:为了方便下载，已将文件存储在文件夹中 :check_mark:表示论文 :hammer_and_pick:思维导图| 思维导图 【思维导图】【TODO】 :fireworks:欢迎进群| 欢迎 CVPR 2021论文交流群已成立！已经收录的同学，可以添加微信： nvshenj125 ，请备注： CVPR +姓名+学校/公司名称！一定要根据格式申请，可以拉你进群。 :hammer:目录|目录（单击直接替换） 【去做】 【目录可直接加速】 :key:关键词| 关键字词 【去做】 骨干 :check_mark: