（1）

云从 上海交大 ECCV2018
http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Yao_Feng_Joint_3D_Face_ECCV_2018_paper.pdf
人脸三维重建
特点：使用带权重的MSE，来突出特征

（2）

https://arxiv.org/pdf/1711.08996.pdf
Dense 3D Regression for Hand Pose Estimation
密集三维回归在手部姿态估计中的应用
特点：使用heatmap + vector fields做loss（l2_loss）

（3）

Focal Loss
https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf
用于解决‘难易训练样本之间的权衡问题’，有的样本很容易学，于是权重就比较低，有些样本比较难学，于是权重就比较高。

（4）

微软亚研院 ICCV2017
可变性模板
https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdf
https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets
提高CNN)对变换的建模能力

（5）

CVPR2019目标检测方法进展综述
https://mp.weixin.qq.com/s/trh23Bm9KlgV3Pz7H5NElw

（6）

CVPR2018最佳论文
https://arxiv.org/abs/1804.08328
提出了一种计算不同任务相似性的方法，以及利用不同任务相似性，在少量训练数据条件下进行多任务组合学习的分配方法。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38425434 （作者现身讲解）

（7）

3x3卷积+1x3卷积+3x1卷积==没有推理开销，却能提升性能
https://github.com/DingXiaoH/ACNet
如何评价 ICCV 2019 的论文接收结果？有哪些亮点论文？https://www.zhihu.com/question/336194144

一些概念的讲解

卷积与反卷积讲解
https://blog.csdn.net/xiaojiajia007/article/details/75041651

embedding features
https://rayhy.com/blog/20181123-%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AFembedding-features/

可视化卷积层（热力图）
https://github.com/Ankush96/grad-cam.tensorflow

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