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论文专题笔记：cross-image segmentation
论文汇总：前两篇全监督，后两篇弱监督 1.Region-aware Contrastive Learning for Semantic Segmentation --ICCV2021 2.Exploring Cross-Image Pixel Contrast for Semantic Segmentation --ICCV2021 3.Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation Using Cross-Image Consensus anICCV2021 | TOOD：任务对齐的单阶段目标检测
前言 单阶段目标检测通常通过优化目标分类和定位两个子任务来实现，使用具有两个平行分支的头部，这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错位。本文提出了一种任务对齐的一阶段目标检测(TOOD)，它以基于学习的方式显式地对齐这两个任务。 TOOD在MS-CoCO上实现了51.1Ap的ICCV2021 | Swin Transformer: 使用移位窗口的分层视觉Transformer
前言 本文解读的论文是ICCV2021中的最佳论文，在短短几个月内，google scholar上有388引用次数，github上有6.1k star。 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。 论文: Swin TransformeICCV2021 | Vision Transformer中相对位置编码的反思与改进
前言 在计算机视觉中，相对位置编码的有效性还没有得到很好的研究，甚至仍然存在争议，本文分析了相对位置编码中的几个关键因素，提出了一种新的针对2D图像的相对位置编码方法，称为图像RPE(IRPE)。 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ，专注于计算机视觉的ICCV2021 | TransFER：使用Transformer学习关系感知的面部表情表征
前言 人脸表情识别(FER)在计算机视觉领域受到越来越多的关注。本文介绍了一篇在人脸表情识别方向上使用Transformer来学习关系感知的ICCV2021论文，论文提出了一个TransFER模型，在几个FER基准数据集上取得了SOTA性能。 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CICCV2021会议论文列表（可下载）
ICCV2021大会已于2021年10月10日到2021年10月17日在中国长沙召开，目前会议的论文都已经放出， AMiner对会议论文进行整理，查看全部论文： https://www.aminer.cn/conf/iccv2021?f=cs 会议旨在针对计算机科学、人工智能、机器人科学与工程、大数据等前沿领域，为专家学者、工程技术人ICCV2021 |重新思考人群中的计数和定位：一个纯粹基于点的框架
论文：Rethinking Counting and Localization in Crowds:A Purely Point-Based Framework 代码：https://github.com/TencentYoutuResearch/CrowdCounting-P2PNet 获取：在公众号CV技术指南中回复关键字“0007”可下载此论文 欢迎关注公众号 CV技术指南 ，专注于计算机视觉的技术总结ICCV2021 | 重新思考视觉transformers的空间维度
论文：Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代码：https://github.com/naver-ai/pit 获取：在CV技术指南后台回复“0006” 点个关注，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。 前言： 由于基于transformers的架构在计算机视觉建模方面具有创新性，因此