论文| https://arxiv.org/abs/1911.12709 备注| ECCV 2020 一种从用户校正操作中学习得到的交互式土体分割方法。 人体姿态估计 [6].SimPose: Effectively Learning DensePose and Surface Normals of People from Simulated Data 作者| Tyler Zhu, Per Karlsson, Christoph Bregler 单位| 谷歌 论文| https://ar...
【论文精读】Virtual Multi-view Fusion for 3D Semantic Segmentation (ECCV 2020) 白夜 幽默是生活的疤 来自专栏 · 论文 目录 收起 'Make Multi-view Fusion Great Again!' 0 摘要 1 介绍 1.1 动机 1.2 创新 1.3 贡献 2 相关工作 3 方法总览 3.1 Training stage 3.2 Inference stage 4 Virtual view...
论文|https://arxiv.org/abs/2008.03713 代码|https://github.com/mks0601/I2L-MeshNet_RELEASE 备注| ECCV 2020 I2L-MeshNet (3D Human Pose and Mesh Estimation. ECCV 2020)_腾讯视频v.qq.com/x/page/x3154qspju1.html Pose2Mesh: Graph Convolutional Network for 3D Human Pose and Mesh Recovery ...
论文| https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/ papers_ECCV/papers/123670715.pdf 备注| ECCV 2020 提出FHDe2Net 框架,以解决实际应用场景中高分辨率图像摩尔纹问题,并提供一个完整的高清晰度屏幕捕获的摩尔纹图像数据集,用于对该任务进行基准测试。验证得...
部分ECCV 2020 接收论文列表如下: 1.ECCV 2020 Oral | 可逆图像缩放:完美恢复降采样后的高清图片 2.ECCV 2020 | 空间角度信息交互的光场图像超分辨方法 Spatial-Angular Interaction for Light Field Image Super-Resolution 3.ECCV 2020 | 图像超分辨率 Invertible Image Rescaling ...
论文| https://arxiv.org/abs/2004.01228 代码| https://github.com/mikacuy/deformation_aware_embedding 主页| https://deformscan2cad.github.io/ 备注| ECCV 2020 Smooth-AP: Smoothing the Path Towards Large-Scale Image Retrieval 作者| Andrew Brown,...
2014 年，邓嘉就曾凭借论文《Large-Scale Object Classification Using Label Relation Graphs》获得当年的ECCV最佳论文奖，并且是该研究的第一作者。除此之外，他也是ImageNet论文的第一作者。传送门 论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.12039 项目链接：https://github.com/princeton-vl/RAFT ...
不知不觉2020年已经进入11月,ECCV2020也告一段落,今天“计算机视觉研究院”给大家分享目标检测领域优秀的算法及框架!主要包括:弱监督目标检测、目标检测定位提精、带方向目标的检测、Anchor-free 目标检测、点云目标检测和少样本目标检测等。ECCV2020所有论文下载地址:https://www.ecva.net/index.php。
今天为大家介绍五篇值得阅读的ECCV 2020 oral【图像识别】相关论文。ECCV与CVPR、ICCV并称为计算机视觉领域三大顶会。ECCV 2020共有5025篇投稿，其中1361篇被接受，接受率为27%。ECCV 2020接受论文列表地址：https://eccv2020.eu/accepted-papers/ 第1篇：自适应学习网络宽度与输入分辨率 论文题目：《MutualNet: ...
论文解读Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection 最近阅读了ECCV2020一篇车道线检测的论文, 看完了源代码, 写下这篇博客, 希望能对其他学习的同学有所帮助。 1. Intro 车道线检测有很久远的历史, 在之前的工作中主要有以下两个流派: 比较有代表性的工作可点击下面的链接查看 ...