CVPR2018论文解读 Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations

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#CVPR2018 #landmark #无监督 #计算机视觉 #cv

本文介绍了一篇名为《UnsupervisedDiscoveryofObjectLandmarksasStructuralRepresentations》的论文，该研究提出了一种无监督的方法来发现物体上的关键地标点，并将其作为结构化的表示形式。这些地标点可以用于多种计算机视觉任务。
极简笔记 Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations
Hibercraft的博客
07-23 1171
Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations 本文的核心是提出一种无监督的方法检测物体的关键点。这个具有语义性质的关键点不是人为定义的而是自动学得的。 文章主要思路是利用autoencoder模型，在中间部分添加各种loss约束引导检测的关键点heatmap的生成。主要架构见上图，encod...
CVPR2018下载+CVPR2018论文百度云+2018CVPR论文下载+2018CVPR百度云
王博（Kings）的博客
06-25 5312
链接：https://pan.baidu.com/s/1QUXtDp5RQVNx-R55TkL13Q 提取码：
【论文解析】Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations
Luissen的博客
11-21 1609
最近在翻CVPR2018的文章，突然就翻到了这篇oral，关于无监督学习的关键点检测，感觉还是很流弊的，特地来分享一下 论文链接：Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations 首先，来看一下网络结构 主要分成三个部分，landmark detector(对应于左上角的蓝色部分)，Local lat...
【论文笔记】Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations
Mr_zhuo_的博客
12-14 708
paper：http://www.ytzhang.net/files/publications/2018-cvpr-lmdis-rep.pdf slide：http://www.ytzhang.net/files/publications/2018-cvpr-lmdis-rep-slides.pdf 整个运用了 autoencoder的思想，通过最小化重构误差来优化encoder 和...
论文翻译《Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations》
07-02 1535
项目地址：http://www.ytzhang.net/projects/lmdis-rep/ paper：Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations
2018年CVPR最新人脸识别文章
07-04
该篇文章提出了新的损失函数，是模型更加收敛，实验证明效果很好
CVPR2018精选Oral论文集第二部分
4. “Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations.pdf”： 这篇论文介绍了一种无监督学习方法，该方法可以发现对象的标志点，并将它们作为结构化表示形式。 5. “Deep Layer ...
CVPR2018精选oral论文集：深度学习与计算机视觉研究
- **Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations.pdf** - 无监督学习方法在发现物体标志（Landmarks）作为结构化表示的应用。 - 对于图像识别、物体检测和姿态估计等领域具有潜在...
（十：2020.08.28）CVPR 2018 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 7758
CVPR 2018 追踪之论文纲要（修正于2020.08.28）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这979篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 下面皆为机器翻译以方便我第一次筛选，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录
【CVPR2022】论文列表与下载——PartFour
TomRen
06-12 3459
【CVPR2022】完整论文列表
【论文阅读】Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild
huitailangyz的博客
08-05 2225
【2020CVPR】best papar award Wu, Shangzhe, Christian Rupprecht, and Andrea Vedaldi. “Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild.” In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognit
DeepMind提出新型神经网络架构，用无监督方法从视频中提取关键点 | 论文
量子位
07-02 443
铜灵 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI提取关键点此前被视为需要大量数据才能完成的工作，但DeepMind的一项最新研究可不这么认为。DeepMind的新...
CVPR 2024 | 图像检测类（目标、deepfake、异常）！AIGC扩散模型diffusion解决detection任务...
最新发布
月流霜的专栏
06-29 1652
它包含三个关键创新：首先，提出强度可控扩散异常合成（SDAS），一种基于扩散过程的合成策略，能够生成具有不同异常强度的样本，模仿真实异常样本的分布。在 Waymo Open、nuScenes 和 Argoverse2 数据集上进行大量实验证明，SAFDNet 在前两个数据集上的性能略优于先前的 SOTA，但在具有长距离检测特点的最后一个数据集上表现更好，验证 SAFDNet 在需要长距离检测的场景中的有效性。然而，在类别增量物体检测（CIOD）中的应用受到很大限制，主要是由于涉及多个标签的场景的复杂性。
CVPR 2018 论文解读（部分）
gzq0723的博客
05-09 9230
CVPR 2018还有3个月就开始了，目前已经公布了所有收录论文名单，为了能够让大家更深刻了解CVPR的论文，我们进行了一些CVPR 2018论文解读的整理，后续还会持续...
CVPR 2018值得一看的25篇论文，都在这里了 | 源码 & 解读
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Paper weekly
04-26 3万+
作者丨李光睿学校丨重庆大学本科在读研究方向丨计算机视觉Unsupervised Person Image Synthesis in Arbitrary Poses#Ima...
关键点检测——无监督
小花生的博客
07-14 4545
《Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations》 CVPR2018，Yuting Zhang et al。 本文使用无监督的方式来发现结构表现的目标关键点。 网络结构： 采用的是名为 hourglass 的网络构架，以图片作为输出，该网络输出 k+1 个 channel，含有 k 个...
My Jumble of Computer Vision
joshua_1988
08-25 1万+
I am going to maintain this page to record a few things about computer vision that I have read, am doing, or will have a look at. Previously I’d like to write short notes of the papers that I have rea...
Neural Activation Constellations: Unsupervised Part Model Discovery with Convolutional Networks
munan2017
01-13 1602
本人是学生一枚，理解可能颇有偏颇~ 写在前面：个人理解的一些比较关键的点 过程： 正常卷积，对某层产生P（通道数）个的激活图求梯度得到P个特征梯度图，在此图上找响应最强烈的位置, 作为原图中的关键点。关键点的个数等于P，从P个关键点中选出M个（可以随机选择，也可以用paper中的星座算法检出率更高一些），以选出的关键点为中心产生根据公式产生M个边框（相当于窗）。之后对这些边框中的图像
CVPR2018: Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatio-tempora...
weixin_30394669的博客
03-21 705
论文可以在arxiv下载，老板一作，本人二作，也是我们实验室第一篇CCF A类论文，这个方法我们称为TFusion。 代码：https://github.com/ahangchen/TFusion 解决的目标是跨数据集的Person Reid 属于无监督学习 方法是多模态数据融合 + 迁移学习 实验效果上，超越了所有无监督Person reid方法，逼近有监督方法，在部分数据集上甚至超越有监督...
CVPR 2018 ReID论文分析与全文翻译汇总
文件名称列表中提到的“论文翻译”和“CVPR2018REID 解读”两个文件，很可能分别对应了上述提到的全文翻译内容和对2018年CVPR中ReID相关论文的详细解读。这样的文件结构让读者能够根据需要选择性地阅读内容，例如...
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