cvpr

2019年计算机视觉顶会时间表 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019) Location ：Long Beach Convention & Entertainment Center, Los Angeles CA, United States Date：Jun 15 - Jun 21, 2019 Paper Submission Deadline：Nov 16, 2018 (92) http://cvpr2019.thecvf.com ２. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2019) Location ：Seoul, South Korea Date: Oct 27 - Nov 3, 2019 Paper Submission Deadline: Mar, 2019 http://iccv2019.thecvf.com 3. International Conference on Machine Learning（ICML 2019） Location：Long Beach Convention Center, Long Beach, United States Date：Jun 10 - Jun 15,

CVPR 2019 论文汇总（按方向划分，0514 更新中） 作为计算机视觉领域三大顶会之一，CVPR2019（2019.6.16-6.19在美国洛杉矶举办）被CVers 重点关注。目前CVPR 2019 接收结果已经出来啦，相关报道： 1300篇！CVPR2019接收结果公布，你中了吗？ cvpr2019 accepted papers title（官方分类） Github论文汇总链接 （欢迎star) 论文PDF下载 （更新中，提取码：osvy） 论文解读汇总 【加Q群264191384获取最新基于win10下的源码】 Ŀ¼ ：(也欢迎大家推荐自己的CVPR2019文章，以下篇幅较大，分类如有错误欢迎留言指出和补充谢谢~） 检测 分割 分类、识别 跟踪 人脸 人体姿态估计/手势姿态估计、位姿估计 行为/动作识别、手势识别 时序动作检测、视频相关 Related to Networks GAN、图像文本生成 图像/视频处理、超分辨 点云、三维重建 VQA、视觉语言导航 OCR、文本检测 自动驾驶、SLAM 人群计数 数据集 行人重识别、行人检测 其他 原文： http://bbs.cvmart.net/topics/302/cvpr2019paper#12 检测 1、Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous

论文： Bounding_Box_Regression_With_Uncertainty_for_Accurate_Object_Detection Github： https://github.com/yihui-he/KL-Loss CVPR 2019 CMU&&face ++ 论文提出了一种回归边框的不确定性的方法，来实现对于边框的后续矫正。主要包括 修改了回归，x，y，width，height为，x1，y1，x2，y2 修改了smooth L1 loss为KL散度loss 修改了后续soft nms部分，增加了对于nms处理后边框的矫正（var voting） 最终实现了再MS-COCO数据集上，基于VGG-16的基础结构的Faster RCNN，精度从23.6%提升到29.1%。对于ResNet50的基础结构的FPN Mask-RCNN平均精度提升1.8%。 学习KL loss的优点： 数据集中的边框的标注的歧义性可以很好的捕捉到。边框的回归可以得到更小的loss从歧义性的标注边框中 网络学习的方差是有用的，可以应用于后续后处理中。 学习的概率分布具有可解释性。包括，网络预测的高斯分布，ground truth的狄拉克分布。 边框回归修改： 这里不再像传统的检测网络一样回归，x，y，width，height，而是改为回归x1，y1，x2，y2 其中t表示坐标预测的偏移，

▼ 点击上方 蓝字 关注网易智能 为你解读AI领域大公司大事件，新观点新应用 本届CVPR介绍 【网易智能讯6月20日消息】北京时间今天凌晨，第31届计算机视觉和模式识别大会（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR）在美国盐湖城召开。据统计，本届大会有超过3300篇大会论文投稿，接收979篇论文，比2017年多出了25%。 据了解，本届大会的获奖情况有来自斯坦福大学和 UC Berkeley 的 Amir R. Zamir 等人获得 CVPR2018的最佳论文（Best Paper Award）；来自卡内基梅隆大学的 Hanbyul Joo 等人获得最佳学生论文奖（Best Student Paper Award）。 此外，Tübingen 大学教授 Andreas Geiger 与 FAIR 研究科学家何恺明获得本届大会的 PAMI 年轻学者奖。 最佳论文方面 CVPR2018的最佳论文（Best Paper Award）由斯坦福大学和 UC Berkeley 的 Amir R. Zamir 等人获得。 最佳论文题目为《Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning》，论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content

CVPR2019的文章，解决SRMD的诸多问题， 并进行模拟实验。 进行双三次差值(bicubic)===>对应matlab imresize（） %% read images im = {}; scale_factor = 6; im_ = dir('E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\*.jpg'); path = ['E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\',im_(1).name]; im{1} = imread(path); if size(im{1},3) > 1 im{1} = rgb2gray(im{1}); im{1} = im{1}(:,:,1); end %% bicubic interpolation img_up = imresize(im{1}, scale_factor, 'bicubic'); img_down = imresize(im{1}, 1/scale_factor, 'bicubic'); %% image showing figure,imshow(im{1}); figure,imshow(img_up); figure,imshow(img_down); 对应的图片： 当scale_factor放大图像，图像更为平滑，而缩小图像，则更为模糊。

from: http://handong1587.github.io/computer_vision/2015/09/12/cv-resources.html HOME CATEGORIES ARCHIVES ABOUT ME LINKS SEARCH Computer Vision Resources Published: 12 Sep 2015 Category: computer_vision Jump to... Courses Edge detection Images Denoising Deblur Painting Bag Of Words Activity Recognition License Plate Recognition Image Retrieval Image Summary Image Retargeting/Editing Image Editing Image Inpaiting Image Dithering Image Enhancement Image Resizing Image Cloning Image Compositing Image Stylization Image Haze Removal Graph Cut GrabCut Image Stitching Image Super-Resolution Photo

这是个人第一次写博客文章，首先就内容上，关于论文的理解不当之处，希望大家指正，做到相互交流；其次在语言表达上的不通顺之处，希望大家多多包涵。接下来我们进入正题。 按照是什么？为什么？怎么办？的思路架构来整理论文。 1. 灵感启发 来源the classical non-local means method【1】， 2.作者提出了 non—local 模块 用于 capturing long-range dependencies ，什么是 long-range dependencies？ 3.所提出的模块具有一定的 泛化能力 ，可以用于许多框架中。 模块的 适用领域 ： 用于视频分类（时空域），静态图像数据（空域）和序列数据（时域）。论文实验部分主要是视频分类（时空域），其次还在目标检测，语义分割，关键点检测上做出了实验分析。 什么是 long-range dependencies ？（这里可能有些抽象，解释不太清楚）图像数据，可以简单理解为 空间上 某一点位置像素值 与 其他位置的像素值 之间的关系；随着卷积操作的重复使用，网络层次加深，形成的感受野变大，能够获取空间上比较远的依赖关系。序列数据，可以理解为在时域上，该位置的值与过去的每一时刻的值都有关，也与将来每一时刻的值都有关，依赖关系的程度就是对应权重值的大小。 这种关系有什么用？ 换句话说：作者为什么觉得捕获了这个关系

计算机视觉三大顶级会议ICCV,CVPR,ECCV下载链接： ICCV: http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/iccv/index.html ECCV: http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/eccv/index.html CVPR: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/index.html 其他： 还可以找到一些代码： http://www.cvpapers.com/ 这个网站的所有文章都附带有C/C++源代码： http://www.ipol.im/ 深度学习论文与代码结合的网站： http://www.gitxiv.com/ 来源： https://blog.csdn.net/zhou4411781/article/details/98735218