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CVPR2020最全整理:论文汇总 Github源码、论文解读等(按方向划分,0303更新中)

2020-03-16 18:44 931 查看

持续更新Github:

https://github.com/Sophia-11/Awesome-CVPR-Paper 

往年论文集锦请在【计算机视觉联盟】后台回复  CVPR2019 

论文集锦请在【计算机视觉联盟】后台回复  CVPR2020 

 

今天,计算机视觉三大顶会之一CVPR2020接收结果已经公布,一共有1470篇论文被接收,接收率为22%,相比去年降低3个百分点,竞争越来越激烈。

 

计算机视觉顶会CVPR2020官方今日发布接收论文列表(编号):

http://cvpr2020.thecvf.com/sites/default/files/2020-02/accepted_list.txt

 

 

虽然我们目前还只能看到官方公布的接收论文ID,具体的接收论文还不清楚,但部分作者已经展示了自己被接收的工作,有些更是已经放出了开源代码。因此,经过小编的努力,我们收集了一批论文以及来自作者的介绍(因为无官方通知,如有错误,欢迎指出),列表如下,大家可以先去阅读一番了。

 

1.GhostNet: More Features from Cheap Operations(超越Mobilenet v3的架构)

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1911.11907arxiv.org

模型(在ARM CPU上的表现惊人):https://github.com/iamhankai/ghostnetgithub.com

We beat other SOTA lightweight CNNs such as MobileNetV3 and FBNet.

 

2. AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning? (加法神经网络)

在大规模神经网络和数据集上取得了非常好的表现

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13200arxiv.org

 

3. Frequency Domain Compact 3D Convolutional Neural Networks (3dCNN压缩)

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1909.04977arxiv.org

开源代码:https://github.com/huawei-noah/CARSgithub.com

 

4. A Semi-Supervised Assessor of Neural Architectures (神经网络精度预测器 NAS)

 

5. Hit-Detector: Hierarchical Trinity Architecture Search for Object Detection(NAS 检测)

backbone-neck-head一起搜索, 三位一体

 

6. CARS: Contunuous Evolution for Efficient Neural Architecture Search (连续进化的NAS)

高效,具备可微和进化的多重优势,且能输出帕累托前研

 

7. On Positive-Unlabeled Classification in GAN (PU+GAN)

 

8. Learning multiview 3D point cloud registration(3D点云)

论文链接:arxiv.org/abs/2001.05119

 

9. Multi-Modal Domain Adaptation for Fine-Grained Action Recognition(细粒度动作识别)

论文链接:arxiv.org/abs/2001.09691

 

10. Action Modifiers:Learning from Adverbs in Instructional Video

论文链接:arxiv.org/abs/1912.06617

 

11. PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation(实例分割建模)

论文链接:arxiv.org/abs/1909.13226

论文解读:https://zhuanlan.zhihu.com/p/84890413

开源代码:https://github.com/xieenze/PolarMask

 

12. Rethinking Performance Estimation in Neural Architecture Search(NAS)

由于block wise neural architecture search中真正消耗时间的是performance estimation部分,本文针对 block wise的NAS找到了最优参数,速度更快,且相关度更高。

13. Distribution Aware Coordinate Representation for Human Pose Estimation(人体姿态估计)

论文链接:arxiv.org/abs/1910.06278

Github:https://github.com/ilovepose/DarkPose

作者团队主页:https://ilovepose.github.io/coco/

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