142

CVPR2019| 9篇CVPR论文开源代码（行人检测/物体检测/3D Face等）

 5 years ago
source link: https://www.tuicool.com/articles/yYzeiaq
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.
neoserver,ios ssh client

加入极市 专业CV交流群，与 6000+来自腾讯，华为，百度，北大，清华，中科院 等名企名校视觉开发者互动交流！更有机会与 李开复老师 等大牛群内互动！

同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流 。 点击文末“ 阅读原文 ”立刻申请入群~

前段时间，计算机视觉顶会CVPR 2019 公布了接收结果，极市也对此做了相关报道： 1300篇！CVPR2019接收结果公布，你中了吗？ 。目前官方已公布了接收论文列表，极市已汇总目前公开的所有论文链接及code（目前已更新680篇），今日更新论文如下：

CVPR2019 全部论文汇总：

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

CVPR2019 论文解读

http://bbs.cvmart.net/topics/287/cvpr201 9

1.Pedestrian Detection with Autoregressive Network Phases

具有自回归网络阶段的行人检测

作者：Garrick Brazil, Xiaoming Liu

https://arxiv.org/abs/1812.00440

源码链接： https://github.com/garrickbrazil/AR-Ped

2.MVF-Net: Multi-View 3D Face Morphable Model Regression

MVF-Net：多视图3D面部可变模型回归

作者：Fanzi Wu, Linchao Bao, Yajing Chen, Yonggen Ling, Yibing Song, Songnan Li, King Ngi Ngan, Wei Liu

https://arxiv.org/abs/1904.04473

源码链接： https://github.com/Fanziapril/mvfnet

3.Detecting Overfitting of Deep Generators via Latent Recovery

通过潜在恢复检测深度发电机的过度拟合

作者：Ryan Webster, Julien Rabin, Loic Simon, Frederic Jurie

https://arxiv.org/pdf/1901.03396v1.pdf

源码链接： https://github.com/ryanwebster90/gen-overfitting-latent-recovery

4.Unsupervised Deep Epipolar Flow for Stationary or Dynamic Scenes

用于静止或动态场景的无监督深度极线流

作者：Yiran Zhong, Pan Ji, Jianyuan Wang, Yuchao Dai, Hongdong Li

https://arxiv.org/pdf/1904.03848v1.pdf

源码链接： https://github.com/yiranzhong/EPIflow

5.Isospectralization, or how to hear shape, style, and correspondence

Isospectization，或如何听取形状，风格和通信

作者：Luca Cosmo, Mikhail Panine, Arianna Rampini, Maks Ovsjanikov, Michael M. Bronstein, Emanuele Rodolà

https://arxiv.org/abs/1811.11465v2

源码链接： https://github.com/lcosmo/isospectralization

6.Exploring the Bounds of the Utility of Context for Object Detection

探讨用于物体检测的上下文效用的界限

作者：Ehud Barnea, Ohad Ben-Shahar

https://arxiv.org/abs/1711.05471v4

源码链接： https://github.com/EhudBarnea/ContextAnalysis

7.Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results

Deformable ConvNets v2：更加可变形，更好的结果

作者：Xizhou Zhu, Han Hu, Stephen Lin, Jifeng Dai

https://arxiv.org/pdf/1811.11168v2.pdf

源码链接： https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets

8.From Recognition to Cognition: Visual Commonsense Reasoning(Oral)

从认知到认知：视觉常识推理

作者：Rowan Zellers, Yonatan Bisk, Ali Farhadi, Yejin Choi

https://arxiv.org/pdf/1811.10830v2.pdf

源码链接： https://github.com/rowanz/r2c

9.Unsupervised Visual Domain Adaptation: A Deep Max-Margin Gaussian Process Approach（Oral)

Unsupervised Visual Domain Adaptation：深度最大边缘高斯过程方法

作者：Minyoung Kim, Pritish Sahu, Behnam Gholami, Vladimir Pavlovic

https://arxiv.org/pdf/1902.08727.pdf
源码链接：

https://github.com/seqam-lab/GPDA

*延伸阅读

点击左下角 “ 阅读原文 ”， 即可申请加入极市 目标跟踪、目标检测、工业检测、人脸方向、视觉竞赛等技术交流群， 更有每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流， 一起来让思想之光照的更远吧~

Yjqyyiq.jpg!web

△长按关注极市平台

觉得有用麻烦给个在看啦~    uE7RJjy.gif


report

Recommend

About Joyk


Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK