我们先看一组数据:979/3303 ~= 29.6%,该数据是指CVPR 2018 论文的收录比。之前在知乎和各个新闻平台上都看到了CVPR 2018 list,但都是一组纯序号,既没有属性也没有论文标题。机(wu)智(nai)的童鞋也只能去arXiv上 follow最新的paper,如果能遇见带有 CVPR 2018标志的paper,相信内心还有点小激动呢。Amusi 在...
http://cvpr2019.thecvf.com/files/cvpr_2019_final_accept_list.txt 正当学界纷纷议论各家获接收论文多寡的当儿,雷锋网 AI 科技评论为大家精心整理了一份从 2000 年——2018 年的 CVPR 最佳论文清单,可以借此对这批计算机领域的重要论文进行复习。 2018年最佳论文 任务学:任务迁移学习的解耦 Taskonomy: Disentang...
【导读】计算机视觉最具影响力的学术会议之一的IEEE CVPR将于2018年6月18日-22日在美国盐湖城召开举行。据 CVPR 官网显示,今年大会有超过 3300 篇论文投稿,其中录取 979 篇;相比去年 783 篇论文,今年增长了近 …
Amusi 在对知识的不断追求中,发现了CVPR 2018 所有收录论文的名单,既包含了序号,也包含了属性(oral、spotlight 或 poster)以及最最最重要的论文标题! 有了论文标题,真的就可以为所欲为~ 打开cvpr2018-paper-list.csv,按下crtl + F,输入要查找的内容,如Object Detection,然后你就可以看到一篇篇关于 Object Detec...
CVPR 2018 论文接收列表:http://cvpr2018.thecvf.com/files/cvpr_2018_final_accept_list.txt Paper 1:《Fine-grained Video Captioning for Sports Narrative》 细粒度视频描述——体育视频自动解说 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1miUzoCC 视频描述方向的研究在近段时间取得了较大的进展,但是一直都停留在...
paper题目:Non-local Neural Networks paper是FAIR发表在CVPR 2018的工作 paper链接:地址 Abstract 卷积和循环操作都是一次处理一个局部邻域的构建块。本文将non-local操作呈现为用于捕获远程依赖关系的通用构建块。受计算机视觉中经典的非局部均值方法 [4] 的启发,本文的非局部操作将某个位置的响应计算...
Link of the Paper: https://arxiv.org/abs/1711.09151 Motivation: LSTM units are complex and inherently sequential across time. Convolutional networks have shown advantages on machine translation and conditional image generation. Innovation: The authors developa convolutional ( CNN-based ) image captionin...
Jay Kuo; Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018, pp. 6526-6535 Abstract We propose a method for unsupervised video object segmentation by transferring the knowledge encapsulated in image-based instance embedding networks. The instance embedding ...
(接收论文列表:http://cvpr2019.thecvf.com/files/cvpr_2019_final_accept_list.txt) 正当学界纷纷议论各单位获接收论文多寡的当儿,雷锋网 AI 科技评论为大家精心整理了一份从 2000 年——2018 年的 CVPR 最佳论文清单,借此对这批计算机领域的重要论文进行复习。
In this paper, we propose a novel Kronecker Product Matching module to match feature maps of different persons in an end-to-end trainable deep neural network. A novel feature soft warping scheme is designed for aligning the feature maps based on matching results, which is shown to be crucial...