CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。
作为全球最重量级的计算机视觉盛会,当然少不了众多大咖加入。▼
以下是2017 CVPR部分论文,因篇幅限制,请后台回复“CVPR”获取全集下载链接
1.Loss Max-Pooling for Semantic Image Segmentation
论文主要解决的是semantic segmentation中imbalanced training data distributions问题。在semantic segmentation数据集包括现实世界中存在明显的长尾分布的问题,即大多数的数据组成了小部分的类别,因此会导致学习器更偏向于这些类别。
2.CVPR 2017论文笔记— Dilated Residual Networks
这篇论文是作者将何恺明(Kaiming He)博士残差网络Deep Residual Networks与其之前研究的Dilated Convolution相结合的结果。
3.CVPR2017论文:使用VTransE网络进行视觉关系检测
知识表示学习的思想(TransE)已经被成功应用于视觉关系提取(Visual Relation Extraction),提交 CVPR 2017 的新论文《Visual Translation Embedding Network for Visual Relation Detection》提出的 VTransE 方法是在这方面所迈出的重要一步。清华大学计算机系助理研究员刘知远对此评论说:「视觉关系和语义关系既有重叠又有互补,未来会有很多有趣的问题值得探索。」
4.CVPR2017:深度纹理编码网络 (Deep TEN: Texture Encoding Network)
文中论文提出了一个新的深度学习模型,这个模型推广了传统的字典学习 (dictionary learning) 和残差编码 (Residual Encoders)。
5.CVPR 2017论文:基于网格的运动统计,用于快速、超鲁棒的特征匹配(附大神解读)
论文GMS的方法实际上是消除错误匹配的一种方案,比如可以替换ransac。算法执行的大致流程是:先执行任意一种特征点的检测和特征点的描述子计算,论文中采用的是ORB特征。然后执行暴力匹配BF,最后执行GMS以消除错误匹配。
6.CVPR 2017 目标跟踪相关论文
文中包括main conference中单目标跟踪相关的论文,总共11篇,相关滤波7篇,其中1篇是oral,3篇用到卷积特征,相关滤波占了64%,(非卷积特征的)CNN相关4篇,可以看出目标跟踪现在最火的是相关滤波和深度学习。
7.论文笔记——CVPR 2017 Annotating Object Instances with a Polygon-RNN
文章作者基于深度学习提出一种半自动目标事例标注(semi-automatic annotation of object instances)的算法。
8.CVPR 2017:Large Margin Object Tracking with Circulant Feature Maps
文章作者基于深度学习提出一种半自动目标事例标注(semi-automatic annotation of object instances)的算法。
9.目标跟踪算法:ECO:(Efficient Convolution Operators for Tracking)
Martin Danelljan的又一新作。继C-COT之后又一刷新纪录的作品。不管是从结果还是速度上都有提升,尤其是速度提升明显。用传统特征HOG+CN的版本速度有60+FPS,用CNN+HOG+CN的速度有8FPS。
10.CVPR 2017 值得关注的亮点(知乎问答)
各位大神在目标检测,目标跟踪,GAN等领域都提出了自己的看法,可以看看.
11.李飞飞协同斯坦福、CMU带来全新成果:从网络嘈杂的视频中进行学习
这项研究是李飞飞团队在今年CVPR上的一项最新工作,该方法提出了一种模型用于自动标注网络中巨量的嘈杂视频。
12.对抗学习用于目标检测--A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection
本文将对抗学习引入到目标检测问题中,通过对抗网络生成一下遮挡和变形的训练样本来训练检测网络,从而使得网络能够对遮挡和变形问题更加的 robust.
13.行人姿态估计--Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
多人姿态实时估计,这里主要亮点还是 多人实时+效果。
14.CVPR2017论文解读博客
博主解读了多篇CVPR2017论文,可以一读
15.微软亚洲研究院创研论坛 CVPR 2017 论文分享会
微软亚研院创研举办的关于CVPR2017的论文分享会,共有22篇论文10到15分钟的解读,涉及跟踪,检测,人脸再识别等多个计算机视觉主题。可以回看视频。
16.VALSE CVPR 2017专场
VALSE举办的三场关于cvpr217论文解读的线上分享,有大牛出现。
视频链接: http://pan.baidu.com/s/1o8MAWL8 密码: x6i6(视频转自valse官方)
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参考极市(cvmart.net)
整理:雷特
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