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【CVPR2018，action recognition,动作识别】Appearance-and-Relation Networks for Video Classification

Appearance-and-Relation Networks for Video Classification,CVPR2018Two-tream网络效果好，但是太耗时；2Dconv+LSTM和其他方式的效果又不太好，主要是因为LSTM只能抓住高层次的模糊信息，不能抓住细粒度的运动信息。3Dconv的效果到目前为止也不太好。所以作者提出了一个新的网络结构---A

CVPR2018关键字生成词云图

一、题目要求 进行分析总结出提到最多的关键字，生成wordCloud词云图展示，并且设置点击后出现对应的论文以及链接 步骤分析： ①爬取CVPR2018的标题，简介，关键字，论文链接  ②将爬取的信息生成wordCloud词云图展示 function echartsCloud(){ $.ajax({

【CVPR2018】PointFusion: Deep Sensor Fusion for 3D Bounding Box Estimation

又一篇3D点云detection的顶会。这篇文章是two stage的方法，非end-to-end。文章的前提是利用faster rcnn得到2D图像的image crop；然后才是本文介绍的PointFusion，即将image crop和对应的3D点云数据作为输入，得到3D box。可以说这篇文章实际2D检测基础上做3D检测。   整个模型如图： 输