虽然ICCV2019已经公布了接收ID名单,但是具体的论文都还没放出来,为了让大家更快得看论文,我们汇总了目前已经公布的大部分ICCV2019 论文,并组织了ICCV2019论文汇总开源项目(https://github.com/extreme-assistant/iccv2019),目前已经收集到70篇论文,其中10篇Oral,13篇开源,见下方list.建议Oral的文章一定要去读一读. 本文中所有论文PDF已经打包上传到百度云,可以直接在GitHub项目上看到或者直接微信后台回复"ICCV…

CVPR 2020几篇论文内容点评:目标检测跟踪,人脸表情识别,姿态估计,实例分割等 CVPR 2020中选论文放榜后,最新开源项目合集也来了. 本届CPVR共接收6656篇论文,中选1470篇,"中标率"只有22%,堪称十年来最难的一届. 目标检测 论文题目: Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 本文首先指出了基于锚…

目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的特征表示 主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面…

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…

R-CNN论文翻译 <Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation> 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 文章出处:https://www.cnblogs.com/pengsky2016/. 摘要:         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里…

SPPNet论文翻译 <Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition> Kaiming He 摘要:         当前深度卷积神经网络(CNNs)都需要输入的图像尺寸固定(比如224×224).这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度(因为要经过crop/warp).本文给网络配上一个叫做“空间金字塔池化”(spatial pyramid pooling,…

上次我们建立了hyper-v集群,那么我们这次需要对集群内的客户机和外部的服务器进行自动部署,这时候需要WDS服务 WDS服务是一种自动部署服务,能够对无OS的计算机进行操作系统的部署 首先建立虚拟机: WDS-server ip 192.168.10.60 如何建立的我参考的这篇博客:https://blog.51cto.com/14154700/2337244 可以建立一台无OS的虚拟机进行测试,我会在后面的博客里介绍如何让hyper-v里的虚拟机也可以自动部署 项目指导书要求自动加入域,我…

我们要更改我们的镜像文件,使得自动安装完成后,计算机已经自动在域中 删除在WDS-server上做的自动部署,我们在上面安装一下MDT和ADK文件,这两个文件如果需要的话可以评论,我会在随后上传 之后打开MDT的工作台,新建镜像,新建任务和策略等,可以实现镜像的更改 我参考了一片博客: https://blog.51cto.com/wenzhongxiang/1654621 之后把这个.wim文件设置成启动映像,在进行自动部署即可…

https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80538255 这篇论文其实读起来还是比较难懂的,主要是细节部分很需要推敲,尤其是deformable的卷积如何实现的一步上,在写这篇博客之前,我也查阅了很多其他人的分享或者去github找代码,当然也不敢说完全了解了这种特殊的卷积……仅仅做一点自己的阅读心得与体会吧.这是一篇很有意义的工作,但是和深度学习很多论文一样,在读完之后内心也不免有着种种疑云. Deformable Convoluti…

我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一,行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色.由于这个原因,我们一直在通过参加学术会议,以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛,来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战. 自动驾驶数据集Level5链接:https://level5.lyft.com/dataset/ Kaggle竞赛链接:https://www.kaggle.com/c/3d-object-detection-for-autonomous-veh…