2.5D Visual Sound:CVPR2019论文解析 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Gao_2.5D_Visual_Sound_CVPR_2019_paper.pdf Video results: http://vision.cs. utexas.edu/projects/2.5D_visual_sound/ 摘要 双耳音频为听者提供了3D的声音感受,使其对场景有丰富的感知体验.然而,双耳录音几乎不…

白*衡(Color Constancy,无监督AWB):CVPR2019论文解析 Quasi-Unsupervised Color Constancy 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Bianco_Quasi-Unsupervised_Color_Constancy_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 本文提出了一种计算颜色恒常性的方法,即训练一个深卷积神经网络来检测彩色图像中转换成灰度后的消色差像…

将视频插入视频:CVPR2019论文解析 Inserting Videos into Videos 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Lee_Inserting_Videos_Into_Videos_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 在本文中,本文引入了一个新的问题,即通过插入其他视频来操作给定的视频.本文的主要任务是,给定一个对象视频和一个场景视频,在场景视频中用户指定的位置插入对象视频,以使生成…

全景分割:CVPR2019论文解析 Panoptic Segmentation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Kirillov_Panoptic_Segmentation_CVPR_2019_paper.pdf For results: https://arxiv.org/abs/1801.00868. 摘要 本文提出并研究了一个称为全景分割(PS)的任务.全景分割是典型的语义分割(为每个像素指定一个类标签…

分层条件关系网络在视频问答VideoQA中的应用:CVPR2020论文解析 Hierarchical Conditional Relation Networks for Video Question Answering 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.10698.pdf 摘要 视频问答(VideoQA)具有挑战性,因为它需要建模能力来提取动态视觉伪影和远距离关系,并将它们与语言概念相关联.本文介绍了一种通用的可重复使用的神经单元,称为条件关系网络(CRN),它作为…

细粒度语义分割:ICCV2019论文解析 Fine-Grained Segmentation Networks: Self-Supervised Segmentation for Improved Long-Term Visual Localization 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Larsson_Fine-Grained_Segmentation_Networks_Self-Supervised_Se…

多目标跟踪:CVPR2019论文阅读 Robust Multi-Modality Multi-Object Tracking  论文链接:https://arxiv.org/abs/1909.03850 代码链接:https://github.com/ZwwWayne/mmMOT 摘要 在自主驾驶系统中,多传感器感知是保证系统可靠性和准确性的关键,而多目标跟踪(MOT)则是通过跟踪动态目标的序列运动来提高系统的可靠性和准确性.目前大多数的多传感器多目标跟踪方法要么依赖于单一的输入源(如中心摄像机…

SLAM架构的两篇顶会论文解析 一． 基于superpoint的词袋和图验证的鲁棒闭环检测 标题:Robust Loop Closure Detection Based on Bag of SuperPoints and Graph Verification 作者:Haosong Yue, Jinyu Miao, Yue Yu, Weihai Chen and Changyun Wen 来源:IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Rob…

前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Mask R-CNN 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接:] to compute the exact values of the input features at four regularly sampled locations in each…

LTMU 第零部分:前景提要 一般来说,单目标跟踪任务可以从以下三个角度解读: A matching/correspondence problem.把其视为前后两帧物体匹配的任务(而不考虑在跟踪过程中物体外观的改变,也就是不会因为物体外观更改而更改模型). An appearance learning problem.外观学习的任务(需要在测试时fine-tune网络).例如MDNet A prediction problem.一个目标检测的任务,例如:ROLO = CNN + LSTM.就是使…