论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Jafarian_Learning_High_Fidelity_Depths_of_Dressed_Humans_by_Watching_Social_CVPR_2021_paper.pdf 该论文提出了一种利用社交媒体上的舞蹈视频学习人类深度信息的方法。 目前被引用36次。 Best Student Paper 最佳学生论文奖 Task Programming: Learni...
Best Student Papers Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting code project BioCLIP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life code Best Paper Runners-Up EventPS: Real-Time Photometric Stereo Using an Event Camera pixelSplat: 3D Gaussian Splats from Image Pairs for Scalable Generalizab...
西北工业大学空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室（下称ASGO国家工程实验室）张艳宁教授团队的研究成果从9155篇论文中脱颖而出，斩获本届会议最佳学生论文奖（Best Student Paper Award）。据悉，张艳宁教授团队的研究成果是《3D Registration with Maximal Cliques》（基于极大团的三维配准重建方法），作者有张曦...
西北工业大学空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室（下称ASGO国家工程实验室）张艳宁教授团队的研究成果从9155篇论文中脱颖而出，斩获本届会议最佳学生论文奖（Best Student Paper Award）。据悉，张艳宁教授团队的研究成果是《3D Registration with Maximal Cliques》（基于极大团的三维配准重建方法），作者...
Best Student Paper 最佳学生论文奖 4.3D Registration with Maximal Cliques 这篇论文提出了一种基于最大种群的3D点云配准方法。 3D点云配准是一个基础计算机视觉问题,它旨在搜索对准点云对的 optimal pose。作者提出了一种基于最大种群的3D配准方法,灵感来自放宽前最大种群约束,并在图中挖掘更多局部一致信息来生成...
Best Student Paper 最佳学生论文奖 4.3D Registration with Maximal Cliques 这篇论文提出了一种基于最大种群的3D点云配准方法。 3D点云配准是一个基础计算机视觉问题,它旨在搜索对准点云对的 optimal pose。作者提出了一种基于最大种群的3D配准方法,灵感来自放宽前最大种群约束,并在图中挖掘更多局部一致信息来生成...
图：CVPR 最终，大会宣布本次总共十篇论文胜出。包括2篇最佳论文奖（Best Paper）和2篇最佳学生论文奖（Best Student Paper），以及代表亚军级别的2篇最佳论文次优奖（Best Paper Runner Ups）和4篇最佳学生论文次优奖（Best Student Paper Runner Ups）。“Generative”，这是今年全球最大计算机视觉会议发布最佳论文...
最佳学生论文荣誉提名（Best Student Paper Honorable Mentions）获得「最佳学生论文」提名的有三篇 Less is More: ClipBERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling（少即是多：通过稀疏取样进行视频和语言学习的ClipBERT）作者团队来自北卡罗来纳大学教堂山分校和Microsoft Dynamics 365 AI Research的Jie ...
具体来说,对于 transformation gap,提出 contrastive correspondence network(对比性对应网络),使用输入图像的增强视图来学习 transformation-robust 对应关系;对于分辨率差距,采用 teacher-student 关联蒸馏法,从较容易的 HR-HR 匹配中进行知识蒸馏,来指导较模糊的 LR-HR 匹配;最后,通过设计一个动态聚合模块来解决隐藏的...
最佳学生论文奖(Best Student Paper)Task Programming: Learning Data Efficient Behavior Representations(任务编程:学习数据有效的行为表征)作者团队来自加州理工和西北大学——Jennifer J. Sun, Ann Kennedy, Eric Zhan, David J. Anderson, Yisong Yue, Pietro