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CNN / Transformer

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CNN and Transformer

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作者: 苏堤春不晓

究天人之际，通古今之变，成一家之言。

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专栏收录文章

【CasStereo】《Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereo and Stereo Matching》

CVPR-2020。

原创 2025-12-24 00:17:44 · 507 阅读 · 0 评论
【GA-Net】《GA-Net: Guided Aggregation Net for End-to-end Stereo Matching》

CVPR-2019。

原创 2025-12-22 23:29:01 · 731 阅读 · 0 评论
【SSPCV-Net】《Semantic Stereo Matching with Pyramid Cost Volumes》

ICCV-2019。

原创 2025-12-16 19:47:37 · 918 阅读 · 0 评论
【CFNet】《CFNet: Cascade and Fused Cost Volume for Robust Stereo Matching》

CVPR-2021。

原创 2025-12-16 01:32:50 · 693 阅读 · 0 评论
【ACV-Net】《Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient Stereo Matching》

CVPR-2022。

原创 2025-12-11 15:48:15 · 808 阅读 · 0 评论
【PCW-Net】《PCW-Net: Pyramid Combination and Warping Cost Volume for Stereo Matching》

ECCV-2022。

原创 2025-12-10 23:21:47 · 860 阅读 · 0 评论
【IGEV++】《IGEV++: Iterative Multi-range Geometry Encoding Volumes for Stereo Matching》

PAMI-2025。

原创 2025-12-08 16:46:21 · 919 阅读 · 0 评论
【SegStereo】《SegStereo：Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation》

ECCV-2018。

原创 2025-12-05 16:37:57 · 646 阅读 · 0 评论
【GC-Net】《End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression》

ICCV-2017。

原创 2025-12-03 20:38:01 · 631 阅读 · 0 评论
【PSMNet】《Pramid Stereo Matching Network》

CVPR-2018。

原创 2025-12-01 23:31:26 · 758 阅读 · 0 评论
【GwcNet】《Group-wise Correlation Stereo Network》

CVPR-2019。

原创 2025-12-01 15:31:53 · 1026 阅读 · 0 评论
【BANet】《BANet：Bilateral Aggregation Network for Mobile Stereo Matching》

ICCV-2025。

原创 2025-11-25 17:53:31 · 1014 阅读 · 0 评论
【FlowNet】《FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks》

ICCV-2015。

原创 2025-11-24 17:47:11 · 597 阅读 · 0 评论
【SceneFlow】《ALarge Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, XXX》

CVPR-2016。

原创 2025-11-17 11:54:25 · 932 阅读 · 0 评论
【MobileStereoNet】《MobileStereoNet: Towards Lightweight Deep Networks for Stereo Matching》

WACV 2022。

原创 2025-11-12 14:36:33 · 725 阅读 · 0 评论
【StereoVoxelNet】《StereoVoxelNet: Real-Time Obstacle Detection Based on Occupancy Voxels From a XXX》

ICRA-2023。

原创 2025-10-27 23:33:30 · 1031 阅读 · 0 评论
【LSS】《Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting XXX》

ECCV-2020。

原创 2025-10-08 20:47:23 · 806 阅读 · 0 评论
【nuScenes】nuScenes devkit tutorial

官网：https://www.nuscenes.org/学习来自：https://github.com/nutonomy/nuscenes-devkit/blob/master/python-sdk/tutorials/nuscenes_tutorial.ipynb对Nuscenes数据集一无所知？？？手把手带你玩转Nuscenes数据集以 mini 数据集为例下载数据集解压数据集文件列表如下：samples，采样频率为2Hzsweepssample数据都具备相应的标注数据。而sweeps下面存储的是关

原创 2025-10-07 15:53:19 · 911 阅读 · 0 评论
【SurroundOcc】《SurroundOcc：Multi-Camera 3D Occupancy Prediction for Autonomous Driving》

ICCV-2023。

原创 2025-10-02 22:44:42 · 685 阅读 · 0 评论
【Yolov11】《Yolov11: An overview of the key architectural enhancements》

arXiv-2024。

原创 2025-09-29 15:21:53 · 1052 阅读 · 0 评论
【FlashOcc】《FlashOcc: Fast and Memory-Efficient Occupancy Prediction via Channel-to-Height Plugin》

arXiv-2023。

原创 2025-09-28 21:14:16 · 680 阅读 · 0 评论
【DeepID3】《DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks》

arXiv-2015。

原创 2025-09-16 18:54:43 · 1094 阅读 · 0 评论
【DeepID2+】《Deeply learned face representations are sparse, selective, and robust》

CVPR-2015Background深度学习技术的兴起人脸数据集的丰富：随着互联网的发展，大量的人脸图像数据集被收集和标注，如LFW（Labeled Faces in the Wild）和YouTube Faces等，这些数据集为训练和评估高性能人脸识别模型提供了可能。人脸识别技术的挑战：尽管深度学习技术显著提升了人脸识别的性能，但该领域仍面临诸多挑战。例如，如何在复杂环境下（如光照变化、遮挡、姿态变化等）保持高识别率，以及如何提升模型对未见过的身份或属性的泛化能力。现有方法的局限性：传统的人脸识别方法往

原创 2025-09-16 14:31:17 · 840 阅读 · 0 评论
【DeepID2】《Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification》

NIPS-2014。

原创 2025-08-25 14:03:04 · 700 阅读 · 0 评论
【DeepID】《Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes》

CVPR-2014。

原创 2025-08-06 14:16:57 · 1240 阅读 · 0 评论
【CPNet】《Context Prior for Scene Segmentation》

papercodeciteCVPR-2020在计算机视觉领域，场景分割（Scene Segmentation）是一个长期存在且具有挑战性的问题，其目标是为图像中的每个像素分配一个类别标签，从而提供全面的场景理解。这一任务在多个下游应用中具有重要作用，如增强现实、自动驾驶、人机交互以及视频内容分析等。随着深度学习技术的发展，尤其是全卷积网络（FCN）的提出，场景分割性能得到了显著提升。然而，由于卷积层结构的局限性，FCN 提供的上下文信息仍然不足，这为进一步改进留下了空间。近期的研究广泛探索了上下文依赖关系，

原创 2025-07-28 20:15:20 · 1065 阅读 · 0 评论
【Loss】《Mean-Variance Loss for Deep Age Estimation from a Face》

CVPR-2018。

原创 2025-07-22 16:39:15 · 1029 阅读 · 0 评论
【FAS】《An Ensemble Model for Face Liveness Detection》

arXiv-2022。

原创 2025-06-10 11:06:15 · 637 阅读 · 0 评论
【EdgeYOLO】《EdgeYOLO: An Edge-Real-Time Object Detector》

CCC-2023源码：https://github.com/LSH9832/edgeyolo论文：https://arxiv.org/pdf/2302.07483。

原创 2025-05-26 23:28:02 · 1134 阅读 · 0 评论
【WFAS】《Wild Face Anti-Spoofing Challenge 2023: Benchmark and Results》

CVPRW-2023数据集地址：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/challenges/cvpr23-fas-wild。

原创 2025-05-19 14:13:16 · 964 阅读 · 0 评论
【UAP】《Empirical Upper Bound in Object Detection and More》

arXiv-2019。

原创 2025-05-13 23:58:56 · 1211 阅读 · 4 评论
【PD】《Research on Package Detection Algorithm Based on Convolutional》

1]陈启玮.基于卷积神经网络的包裹检测算法研究[D].重庆邮电大学,2020.DOI:10.27675/d.cnki.gcydx.2020.000927.

原创 2025-05-06 15:38:26 · 654 阅读 · 0 评论
【PD】《Research design of package detection tracking counting system based on deep learning》

1]罗建坤.基于深度学习的包裹检测追踪计数系统的研究设计[D].华南理工大学,2020.DOI:10.27151/d.cnki.ghnlu.2020.001129.

原创 2025-04-30 16:16:50 · 1108 阅读 · 0 评论
【FAS】《Research on Face Liveness Detection Based on Visible Light Imaging》

李新豆. 基于可见光成像的人脸活体检测方法研究[D]. 重庆:重庆邮电大学,2019.

原创 2025-04-28 16:01:27 · 721 阅读 · 0 评论
【PVR】《Adaptive Palm Vein Recognition Method》

1]程良彬.自适应的手掌静脉识别方法研究[D].桂林电子科技大学,2023.DOI:10.27049/d.cnki.ggldc.2023.000681.

原创 2025-04-27 21:02:14 · 1385 阅读 · 0 评论
【FAS】《Face Detection Algorithm Based on Lightweight Network and Near Infrared》

1]赵一洲,王浩.基于轻量化网络和近红外人脸活体检测算法[J].现代计算机,2021,(16):122-127.

原创 2025-04-25 11:23:00 · 872 阅读 · 0 评论
【FAS】《Review of Face Anti-Spoofing》

1]任宇.人脸活体检测研究综述[J].现代计算机,2021,(09):109-112+116.

原创 2025-04-25 09:20:24 · 513 阅读 · 0 评论
【PVCodeNet】《Palm Vein Recognition Network Combining Transformer and CNN》

1]吴凯,沈文忠,贾丁丁,等.融合Transformer和CNN的手掌静脉识别网络[J].计算机工程与应用,2023,59(24):98-109.

原创 2025-04-24 16:44:10 · 1152 阅读 · 0 评论
【PartialNet】《Partial Channel Network: Compute Fewer, Perform Better》

arXiv-2025。

原创 2025-04-23 14:32:23 · 787 阅读 · 0 评论
【FAS】《Research on Face Presentation Attack Detection Based on Illumination Consistency and Tex xxxx》

1]蒙少华.基于光照一致化与纹理特征的人脸活体检测研究[D].湖南大学,2022.DOI:10.27135/d.cnki.ghudu.2022.004058.

原创 2025-04-21 17:40:36 · 1160 阅读 · 0 评论

CNN / Transformer

作者: 苏堤春不晓

【CasStereo】《Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereo and Stereo Matching》

【GA-Net】《GA-Net: Guided Aggregation Net for End-to-end Stereo Matching》

【SSPCV-Net】《Semantic Stereo Matching with Pyramid Cost Volumes》

【CFNet】《CFNet: Cascade and Fused Cost Volume for Robust Stereo Matching》

【ACV-Net】《Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient Stereo Matching》

【PCW-Net】《PCW-Net: Pyramid Combination and Warping Cost Volume for Stereo Matching》

【IGEV++】《IGEV++: Iterative Multi-range Geometry Encoding Volumes for Stereo Matching》

【SegStereo】《SegStereo：Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation》

【GC-Net】《End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression》

【PSMNet】《Pramid Stereo Matching Network》

【GwcNet】《Group-wise Correlation Stereo Network》

【BANet】《BANet：Bilateral Aggregation Network for Mobile Stereo Matching》

【FlowNet】《FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks》

【SceneFlow】《ALarge Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, XXX》

【MobileStereoNet】《MobileStereoNet: Towards Lightweight Deep Networks for Stereo Matching》

【StereoVoxelNet】《StereoVoxelNet: Real-Time Obstacle Detection Based on Occupancy Voxels From a XXX》

【LSS】《Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting XXX》

【nuScenes】nuScenes devkit tutorial

【SurroundOcc】《SurroundOcc：Multi-Camera 3D Occupancy Prediction for Autonomous Driving》

【Yolov11】《Yolov11: An overview of the key architectural enhancements》

【FlashOcc】《FlashOcc: Fast and Memory-Efficient Occupancy Prediction via Channel-to-Height Plugin》

【DeepID3】《DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks》

【DeepID2+】《Deeply learned face representations are sparse, selective, and robust》

【DeepID2】《Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification》

【DeepID】《Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes》

【CPNet】《Context Prior for Scene Segmentation》

【Loss】《Mean-Variance Loss for Deep Age Estimation from a Face》

【FAS】《An Ensemble Model for Face Liveness Detection》

【EdgeYOLO】《EdgeYOLO: An Edge-Real-Time Object Detector》

【WFAS】《Wild Face Anti-Spoofing Challenge 2023: Benchmark and Results》

【UAP】《Empirical Upper Bound in Object Detection and More》

【PD】《Research on Package Detection Algorithm Based on Convolutional》

【PD】《Research design of package detection tracking counting system based on deep learning》

【FAS】《Research on Face Liveness Detection Based on Visible Light Imaging》

【PVR】《Adaptive Palm Vein Recognition Method》

【FAS】《Face Detection Algorithm Based on Lightweight Network and Near Infrared》

【FAS】《Review of Face Anti-Spoofing》

【PVCodeNet】《Palm Vein Recognition Network Combining Transformer and CNN》

【PartialNet】《Partial Channel Network: Compute Fewer, Perform Better》

【FAS】《Research on Face Presentation Attack Detection Based on Illumination Consistency and Tex xxxx》