CVPR2019| 05-07更新14篇論文及代碼合集(1篇oral,含目標檢測/視頻分割/目標跟蹤等)

2021-02-24 極市平臺

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CVPR2019 全部論文匯總:

https://github.com/extreme-assistant/cvpr2019

CVPR2019 論文解讀

http://bbs.cvmart.net/topics/287/cvpr2019

1.Decoders Matter for Semantic Segmentation:Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation
作者:Zhi Tian, Tong He, Chunhua Shen, Youliang Yan
論文連結:https://arxiv.org/abs/1903.02120 


2.UnOS: Unified Unsupervised Optical-flow and Stereo-depth Estimation by Watching Videos
作者:Yang Wang, Peng Wang, Zhenheng Yang, Chenxu Luo, Yi Yang, and Wei Xu
論文連結:https://arxiv.org/abs/1810.03654 


3.A Mutual Learning Method for Salient Object Detection with intertwined Multi-Supervision
作者:Runmin Wu, Mengyang Feng, Wenlong Guan, Dong Wang, Huchuan Lu, Errui Ding
論文連結:待定
源碼連結:

https://github.com/JosephineRabbit/MLMSNet 

4.Improving Transferability of Adversarial Examples with Input Diversity
作者:Cihang Xie; Yuyin Zhou; Song Bai; Zhishuai Zhang; Jianyu Wang; Zhou Ren; Alan Yuille
論文連結:https://arxiv.org/abs/1803.06978
源碼連結:https://github.com/cihangxie/DI-2-FGSM 


5.Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation 
作者:Guoliang Kang, Lu Jiang, Yi Yang, Alexander G Hauptmann
論文連結:https://arxiv.org/pdf/1901.00976.pdf 

6.Occupancy Networks - Learning 3D Reconstruction in Function Space
作者:Lars Mescheder and Michael Oechsle and Michael Niemeyer and Sebastian Nowozin and Andreas Geiger
論文連結:

https://avg.is.tuebingen.mpg.de/uploads_file/attachment/attachment/490/top.pdf 
源碼連結:

https://github.com/autonomousvision/occupancy_networks 

7.ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization(Oral,目標跟蹤)
作者:Martin Danelljan, Goutam Bhat, Fahad Shahbaz Khan, Michael Felsberg
論文連結:https://arxiv.org/abs/1811.07628 
源碼連結:

https://github.com/visionml/pytracking 

8.A neural network based on SPD manifold learning for skeleton-based hand gesture recognition
作者:Xuan Son Nguyen, Luc Brun, Olivier Lézoray, Sébastien Bougleux
論文連結:https://arxiv.org/abs/1904.12970 

9.Weakly Supervised Open-set Domain Adaptation by Dual-domain Collaboration
作者:Shuhan Tan, Jiening Jiao, Wei-Shi Zheng
論文連結:https://arxiv.org/abs/1904.13179 



10.Self-Supervised Convolutional Subspace Clustering Network

作者:Junjian Zhang, Chun-Guang Li, Chong You, Xianbiao Qi, Honggang Zhang, Jun Guo, Zhouchen Lin
論文連結:https://arxiv.org/abs/1905.00149 


11.AdaCos: Adaptively Scaling Cosine Logits for Effectively Learning Deep Face Representations
作者:Xiao Zhang, Rui Zhao, Yu Qiao, Xiaogang Wang, Hongsheng Li
論文連結:https://arxiv.org/abs/1905.00292 

12.Pushing the Boundaries of View Extrapolation with Multiplane Images
作者:Pratul P. Srinivasan, Richard Tucker, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren Ng, Noah Snavely
論文連結:https://arxiv.org/abs/1905.00413 

13.Lifting Vectorial Variational Problems: A Natural Formulation based on Geometric Measure Theory and Discrete Exterior Calculus
作者:Thomas Möllenhoff, Daniel Cremers
論文連結:https://arxiv.org/abs/1905.00851 

14.Learning Unsupervised Video Primary Object Segmentation through Visual Attention
作者:Wenguan Wang, Hongmei Song, Shuyang Zhao, Jianbing Shen, Sanyuan Zhao, Steven Chu Hong Hoi, and Haibin Ling
論文連結:

http://www.dabi.temple.edu/~hbling/publication/UVOS-cvpr19.pdf 
源碼連結:

https://github.com/wenguanwang/AGS

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    另一種思路是通過第一幀給出的目標「理解」目標,在後續幀中,不需要再輸入模板,即只有一個輸入,網絡可以根據自己理解的模板,在新圖片中預測出目標,所以這條思路的關鍵在於如何讓網路僅僅看一眼目標(第一幀)就能向目標檢測那樣,「理解」目標,這就涉及到單樣本學習問題,也是檢測和跟蹤的gap。   二.
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    University of WashingtonCVPR 2016https://pjreddie.com/media/files/papers/yolo.pdfYOLO是一種物體檢測的方法。這種方法根據圖像可以利用單個神經網絡來同事預測邊界分割以及類別概率。這種統一的架構非常快,一秒即可實時處理45幀圖像。
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