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CVPR2020 论文和代码合集
CVPR2020-Code CVPR 2020 论文开源项目合集，同时欢迎各位大佬提交issue，分享CVPR 2020开源项目 【推荐阅读】 CVPR 2020 virtual ECCV 2020 论文开源项目合集来了：https://github.com/amusi/ECCV2020-Code 关于往年CV顶会论文（如ECCV 2020、CVPR 2019、ICCV 2019）以及其他优质CV论CVPR2020 论文和代码合集
CVPR2020-Code CVPR 2020 论文开源项目合集，同时欢迎各位大佬提交issue，分享CVPR 2020开源项目 【推荐阅读】 CVPR 2020 virtual ECCV 2020 论文开源项目合集来了：https://github.com/amusi/ECCV2020-Code 关于往年CV顶会论文（如ECCV 2020、CVPR 2019、ICCV 2019）以及其他优质CCVPR2020—视频目标分割
CVPR2020—视频目标分割（含代码链接） 一种视频目标分割的转换方法，采用标签传播的方式，简单高性能、高效率。 [1].A Transductive Approach for Video Object Segmentation 作者 | Yizhuo Zhang, Zhirong Wu, Houwen Peng, Stephen Lin 单位 | 微软亚洲研究院；卡内基梅隆大学 代码CVPR
C V P R CVPR CVPR CVPR2020-Code长尾问题
转载：https://blog.csdn.net/fuxin607/article/details/105253176 现实生活中的计算视觉问题往往会存在长尾问题，即类别的数据量分布不均衡，有的类样本非常多，而有的类却非常少。 一.单标签分类。 1.Decoupling representation and classifier for long-tailed recognition[ICLR2020CVPR2020：点云三维目标跟踪的点对盒网络（P2B）
CVPR2020：点云三维目标跟踪的点对盒网络（P2B） P2B: Point-to-Box Network for 3D Object Tracking in Point Clouds 代码：https://github.com/HaozheQi/P2B 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_P2B_Point-to-Box_Network_for_3D_Object_Tracking_in_CVPR2020：点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习
CVPR2020：点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Lea分层条件关系网络在视频问答VideoQA中的应用：CVPR2020论文解析
分层条件关系网络在视频问答VideoQA中的应用：CVPR2020论文解析 Hierarchical Conditional Relation Networks for Video Question Answering 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.10698.pdf 摘要 视频问答（VideoQA）具有挑战性，因为它需要建模能力来提取动态视觉伪影和远距离关实时实例分割的Deep Snake：CVPR2020论文点评
实时实例分割的Deep Snake：CVPR2020论文点评 Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2001.01629.pdf 摘要 本文提出了一种基于轮廓的深度snake方法用于实例的实时分割。与最近一些直接从图像中回归物体边界点坐标的方法不同，deep snCVPR2020论文解析：视觉算法加速
CVPR2020论文解析：视觉算法加速 GPU-Accelerated Mobile Multi-view Style Transfer 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.00706.pdf 摘要 据估计，2018年售出的智能手机中，有60%配备了多个后置摄像头，从而实现了3D照片等多种支持3D的应用。3D照片平台（Facebook 3D Photo、HolopiCVPR2020论文介绍： 3D 目标检测高效算法
CVPR2020论文介绍： 3D 目标检测高效算法 CVPR 2020： Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection from Point Cloud 随着CVPR2020入选论文的曝光，一篇关于自动驾驶的文章被录用，该论文提出了一个通用、高性能的自动驾驶检测器，首次实现3D物体检测精度与速度的兼得，有效提升自动驾CVPR2020行人重识别算法论文解读
CVPR2020行人重识别算法论文解读 Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer 具有特定共享特征变换的跨模态行人重识别 摘要： 跨模态行人重识别对智能视频分析是一个难点，而又关键的技术。过去的研究主要集中在，将嵌入式不同模态放到同一个特征空间中，来训CVPR2020：Learning in the Frequency Domain(翻译)（二）
图像分析新方法：“频域学习”（Learning in the Frequency Domain） 就是省略图像压缩/解压缩中计算量最大的步骤，直接利用频域特征来进行图像推理，减少系统中模块之间的数据传输量，从而提升系统性能。输入的数据量更小，深度神经网络在图像分类/分割任务上的精度反而提升了。 论文地址：hCVPR2020最新15篇论文开源代码
全球计算机视觉顶级会议CVPR2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 即将于2020年6月14日-19日在美国西雅图召开。本届大会总共录取来自全球论文1470篇，接收率为22%，相比去年降低3个百分点，竞争越来越激烈。