曾经我从这些地方搬运了很多论文，专注做收藏侠好多年，如今我已经不再专注做搬运工与收藏侠，有好东西就跟大家分享一下！我已经开启阅后即焚的模式，我劝大家也不要再做收藏侠跟搬运工，这个世界上论文多的看不完，书籍多的你也看不完！
目标检测和深度学习 Object Tracking NIPS2013 DLT: Naiyan Wang and Dit-Yan Yeung. "Learning A Deep Compact Image Representation for Visual Tracking." NIPS (2013). paper [http://winsty.net/papers/dlt.pdf)] project [http://winsty.net/dlt.html)] code [http://winsty.net/
目标跟踪 (Object Tracking/Visual Tracking) 专知荟萃 入门学习 进阶文章 Benchmark 综述 Tutorial 代码 领域专家 datasets 入门学习 运动目标跟踪系列（1-17） [http://blog.csdn.net/App_12062011/article/category/6269524/1\] 目标跟踪学习笔记（2-4） [http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/18/2404817.h
我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一，行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色。由于这个原因，我们一直在通过参加学术会议，以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛，来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战。
要解压缩ZIP文件，所以肯定需要读写文件的功能，为了方便，把VBA中对文件的读写功能进行一个简单的封装，方便使用。
2024年CVPR会议将在美国西雅图拉开帷幕，根据官方的公告，本届会议已经成为CVPR历史上规模最大、参与人数最多的一届，截止6月19日，现场参会人数已超过1.2万人。
本文将简单盘点在 CVPR2020 上的图像合成方面的论文，然后给出下载地址以及开源代码 github（如果有开源）。
https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icml/icml2017.html
图来自http://www.weixiushen.com/project/Awesome_FGIA/Awesome_FGIA.html
本文是在上面文章的基础上，整理了CVPR2020医学影像相关的论文摘要、代码及文章下载地址。根据上面文章，CVPR2020医学影像处理相关论文可以分为如下几类：
【The Best Comprehensive Introduction of Artificial Intelligence (AI)】 youtube链接：https://www.youtube.
在最近结束的2020年CVPR会议上，有很多优秀的计算机视觉研究。在本文中，我们将重点关注与移动或与边缘计算相关的任务和内容。虽然并非所有这些论文都直接接触到移动相关的应用，但它们对移动端机器学习的影响是巨大的。它们推动了通常在移动设备和边缘设备上执行的ML任务，因此它们的进步对推动行业向前发展至关重要。
目标检测是计算机视觉中的经典问题之一。凭借大量可用数据、更快的 GPU 和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。
今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是来自FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box proposals。今年在CVPR20上也至少有两篇该文章的后续工作，分别是来自pointnet之父的Imvotenet，地址是：https://arxiv.org/pdf/2001.10692.pdf；另外一篇MLCVNet来自南京大学和卡迪夫大学的联合工作 ,文章地址：https://arxiv.org/pdf/2004.05679，该文章在vote的基础上利用自注意力机制融合Multi-scale的特征。 此外，在室外场景的目标检测中，可以大致按照输入分为lidar-input，image-input和multi-sensors-fusion的研究工作。
还记得之前的一次图片爬虫的教程吗~，原理是类似的，想把今年的论文都下载下来，虽然不一定(肯定不)都看，没事的时候拜一拜~~也行。然后就自己写了个脚本，如果你也想下载的话可以用这个比较方便。有时间，我也会把我看过的今年的理解比较好的文章，和大家分享一下~。 import urllib import re import os import urlparse def auto_down(url, filename): try: image = urllib.urlretrieve(ur
目标检测和深度学习 Segmentation Alexander Kolesnikov, Christoph Lampert, Seed, Expand and Constrain: Three Principles for Weakly-Supervised Image Segmentation, ECCV, 2016. [http://pub.ist.ac.at/~akolesnikov/files/ECCV2016/main.pdf] [https://github.com/kolesman/SEC]
【导读】近日，大连理工大学的学生ArcherFMY针对近几年深度学习在计算机视觉领域的应用提供了一个非常详细的阅读清单。如果你在深度学习领域是一个新手，你可以会想知道如何从哪篇论文开始阅读学习，如果你是从事计算机视觉领域，这一份详细的paper list，包括显著目标检测、视觉目标跟踪、目标检测、目标定位、语义分割和场景解析、边缘检测、姿态估计、超分辨率、图像分类，建议你收藏，仔细学习。本文转载已得到作者授权。 Github 地址： https://github.com/ArcherFMY/Paper_Re
在这篇文章中，亲历了ECCV 2018的机器学习研究员Tetianka Martyniuk挑选了6篇ECCV 2018接收论文，概述了超分辨率（Super-Resolution, SR）技术的未来发展趋势。
Manifold Regularized Dynamic Network Pruning
动机：只给定物体类别的话，网络往往只关注最具有判别性的信息，无法挖掘到整个物体信息。能否设计一种drop操作，每次迭代时drop最具判别性的信息，强迫网络关注其他的区域？
CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）简介
因疫情影响 CVPR 2020 将于6月14日-19日 线上会议，今天官方终于放出了所有的论文列表，并开放下载。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交计图（Jittor）项目Proposal 计图（Jittor） 项目介绍 计图（Jittor）：一个完全基于动态编译（Just-in-time），内部使用创新的元算子和统一计算图的深度学习框架。元算子可以复合出神经网络计算所需算子，和Numpy一样易于使用，并且超越Numpy能够实现更复杂更高效的操作。统一计算图则是融合了静态计算图和动态计算图的诸多优点，在易于使用的同时，提供高性能的优化。基于元算子开发的深度学习模型，
实际上，YOLOv4-Tiny 在大前天（2020.06.25）的晚上就正式发布了，但鉴于当时处于端午假期，Amusi 特意没有更新，希望各位CVers过个好节，科研缓一缓，哈哈。
采用GAN生成样本(生成seen和unseen样本), 提出新的Loss来测量生成样本质量(通过梯度信号), 促使生成样本更为真实.
本文整理了收录于 ICCV 2023 会议的数据集论文，涵盖了水下图像视频、阴影去除、目标检测、跟踪分割、交互、超分辨率等领域。
CVPR 是 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 的缩写，即 IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由 IEEE 举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。
目标检测（Object Detection）是深度学习 CV 领域的一个核心研究领域和重要分支。纵观 2013 年到 2019 年，从最早的 R-CNN、Fast R-CNN 到后来的 YOLO v2、YOLO v3 再到今年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！本文将会对目标检测近几年的发展和相关论文做出一份系统介绍，总结一份超全的文献 paper 列表。
正在美国盐湖城举行的年度计算机视觉和模式识别盛会CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）评选出年度优秀论文。
tl-rtc-file 是一个基于 WebRTC 的文件传输工具，支持跨终端、不限平台的在线文件传输。它提供了丰富的功能和特性：
近几年目标检测的落地越发成熟，新的sota网络同样层出不穷，不断刷新着coco的记录。本文盘点截止2019-2021年，在coco test-dev上霸榜，且知名度较广的目标检测网络（未完全开源不加入讨论）。
高密度人群聚集容易发生各种意外事件、所以监控与分析高密度人群，防止意外事件发生，具有重要的现实意义，分析高密度人群其中一个最重要的参考就是人群数量、评估聚集人群的数目、分布方式，有利于实时分离与管控，防止意外发生。
近日，引人瞩目的国际计算机视觉与模式识别大会CVPR 2018在美国盐湖城落下帷幕。在为期5天的会议中，除了有精彩的口头报告、墙报张贴以及企业展示之外，还有对极具挑战性的竞赛的宣讲和总结。
论文：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Ruan_Gaussian_Context_Transformer_CVPR_2021_paper.pdf
Deep Density Clustering of Unconstrained Faces
多模态特征的有效融合是VQA问题的一个热点。本文提出了一种动态融合多模态特征和模态内、模态间信息流的新方法，使信息在视觉和语言模态间交替传递。它能较好地捕捉语言和视觉域之间的高层次交互，从而显著提高VQA的性能。该研究还表明，基于其他模态的动态内模注意流可以动态地调节目标模态的内模注意，这是多模特征融合的关键。对VQA 2.0数据集的实验评估结果表明，该模型达到了SOTA效果。为了全面分析所提出的方法，进行了广泛的消融学习。
推特上，有学者打趣说，CV论文可以分为这几类：「只想混文凭」、「教电脑生成更多猫的照片」、「ImageNet上实验结果提升0.1%！」、「手握超酷数据集但并不打算公开」、「3年过去了，代码仍在赶来的路上」、「实验证明还是老baseline性能更牛」、「我们的数据集更大！」、「研究范围超广，无他，我们有钱」、「花钱多，结果好」......
AI 科技评论按：Zaur Fataliyev 是在 LG 电子的一名机器学习工程师，为了方便大家对带有复现代码的经典顶会论文进行查询，他在 GitHub 上将这些论文进行了统一打包：https://github.com/zziz/pwc，该名单将每周更新一次。
---- 新智元报道 【新智元导读】今天，Nature旗下新子刊 Nature Machine Intelligence（《自然 - 机器智能》）遭遇包括Jeff Dean、Ian Goodfellow、Yann LeCun、Yoshua Bengio等一众AI大牛的签名抵制，他们表示不会给这个刊物投稿，因它采取付费订阅的形式，而机器学习历来有开放访问的传统。 今天，一则消息经由Twitter、Reddit等国外论坛，在AI学术圈里悄悄蔓延。 Nature Research（自然科研）旗下的新子刊
来源：HyperAI超神经 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文带你了解目标跟踪。 目标跟踪 (Object Tracking) 是机器视觉领域的重要课题，根据跟踪目标的数量，可分为单目标跟踪 (Single Object Tracking，简称 SOT) 和多目标跟踪 (Multi Object Tracking，简称 MOT)。 多目标跟踪往往因为跟踪 ID 众多、遮挡频繁等，容易出现目标跟丢的现象。借助跟踪器 DeepSORT 与检测器 YOLO v5，可以打造一个高性能的实时多目标跟踪模型。 本文
内容概要：目标跟踪作为一个非常有前景的研究方向，常常因为场景复杂导致目标跟丢的情况发生。本文按照跟踪目标数量的差异，分别介绍了单目标跟踪及多目标跟踪。
本文介绍了视觉跟踪领域的一些研究进展，包括基于深度学习的方法、基于度量学习的方法、基于无监督学习的方法和基于强化学习的方法。这些方法在跟踪性能、速度和鲁棒性方面都取得了不错的效果。同时，作者还介绍了一些最新的跟踪算法，包括SiamRPN++、GOTURN、MDNet和DeepSORT。这些算法在最新的跟踪数据集上进行了测试，并与其他算法进行了比较。结果表明，这些最新的算法在跟踪性能、速度和鲁棒性方面都表现出色。
calibre提供一个很好的工具，dbdiff，可以产生xor的drc rule。命令所在的位置与calibredrv相同。dbdiff会对版图进行cell by cell的比对。
paper: http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/fddb.pdf
Implicit Motion Handling for Video Camouflaged Object Detection
Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration
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