CVPR2020论文点评: AdderNet(加法网络) 论文原文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13200.pdf 源码链接:https://github.com/huawei-noah/AdderNet 简要 与简单的加法运算相比,乘法运算具有更高的计算复杂度.深度神经网络中广泛使用的卷积正好是来度量输入特征和卷积滤波器之间的相似性,这涉及浮点值之间的大量乘法.现在作者提出了加法网络(AdderNets)来交换深度神经网络中的这些大规模乘法,特别是卷积神经网络(C…

模糊视频帧插值:CVPR2020论文点评 Blurry Video Frame Interpolation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.12259.pdf 摘要 现有的工作主要通过帧去模糊和帧内插两种方法来降低运动模糊和上变频帧率.然而,很少有研究涉及到联合视频增强问题,即从低帧速率的模糊输入中合成高帧速率的清晰结果.本文提出了一种模糊视频帧内插方法,可以同时降低运动模糊和上变频帧速率.具体地说,本文开发了一个金字塔模块来周期性地合成清晰的中间帧.金字塔模块具…

实时实例分割的Deep Snake:CVPR2020论文点评 Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2001.01629.pdf 摘要 本文提出了一种基于轮廓的深度snake方法用于实例的实时分割.与最近一些直接从图像中回归物体边界点坐标的方法不同,deep snake使用神经网络迭代地将初始轮廓变形到物体边界,这一方法用基于学习的方法实现了snake算法的经典思想.对于轮廓的结构化特征…

给手绘图着色(添加颜色或色彩):CVPR2020论文点评 Learning to Shade Hand-drawn Sketches 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.11812.pdf 摘要 本文提出了一种全自动的方法来产生详细和准确的艺术阴影对线素描和照明方向.本文还提供了一个新的数据集,其中包含1000个用灯光方向标记的线条和阴影对示例.值得注意的是,生成的阴影可以快速传达草图场景的底层三维结构.因此,本文的方法产生的阴影可以直接使用或作为艺术家的一个极好的起…

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…

CVPR2020论文解读:手绘草图卷积网络语义分割 Sketch GCN: Semantic Sketch Segmentation with Graph Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2003.00678.pdf 摘要 介绍了一种用于手绘草图语义分割和标注的图形卷积神经网络SketchGCN.我们将输入草图视为二维点集,并将笔划结构信息编码为图形节点/边缘表示.为了预测每个点的标签,我们的SketchGCN使用图卷积和全局分…

CVPR2019:无人驾驶3D目标检测论文点评 重读CVPR2019的文章,现在对以下文章进行点评. Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 1. introduction 本文提出了完全自动驾驶3D目标检测方法,包括3D图像检测疏密度,语义和几何信息.这个方法命名为Stereo R-CNN,将Faster R-CNN推广到3D图像输入信息,检测和关联左右两部分图像.通过在立体区域建议网络stereo Regio…

CVPR2020 论文解读:具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 目标检测的惯用方法需要大量的训练数据,准备这样高质量的训练数据很费精力的.本文中,提出一种新的少点目标检测网络,只用几个带注释的示例的看不见的类来检测目标.集中到新方法的核心是,注意力RPN,多相关检测器,以及对比训练策略,探索少点支持集…

CVPR2020论文介绍: 3D 目标检测高效算法 CVPR 2020: Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection from Point Cloud 随着CVPR2020入选论文的曝光,一篇关于自动驾驶的文章被录用,该论文提出了一个通用.高性能的自动驾驶检测器,首次实现3D物体检测精度与速度的兼得,有效提升自动驾驶系统安全性能.目前,该检测器在自动驾驶领域权威数据集KITTI BEV排行榜上排名第三.论文是如何解决物体检测难题的? View…

CVPR2020论文解析:实例分割算法 BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2001.00309.pdf 摘要 实例分割是基本的视觉任务之一.近年来,全卷积实例分割方法因其比Mask R-CNN等两阶段方法简单.高效而备受关注.迄今为止,当模型具有相似的计算复杂度时,几乎所有这些方法在掩模精度上都落后于两级掩模R-CNN方法,留下了很大的改进空间.在这项工…