CVPR2022论文速递(2022.3.22)!共25篇多篇3D目标检测

CVPR 2022 最新论文分类整理及开源代码合集.docx 1. 检测 2. 分割(Segmentation) 3. 图像处理(Image Processing) 4. 视频处理(Video Processing) 5. 估计(Estimation) 6. 图像&视频检索/视频理解(Image&Video Retrieval/Video Understanding) 7. 人脸(Face) 8. 三维视觉(3D Vision) 9. 目标跟踪(Object Tracking) 10. 医学影像(Medical Imaging) 11. 文本检测/识别/理解(Text Detection/Recognition/Understanding) 12. 遥感图像(Remote Sensing Image) 13. GAN/生成式/对抗式(GAN/Generative/Adversarial) 14. 图像生成/图像合成(Image Generation/Image Synthesis) 15. 场景图(Scene Graph 立即下载

整理:AI算法与图像处理

CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo

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Transforming Model Prediction for Tracking

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.11192

  • 代码/Code: None

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DiffPoseNet: Direct Differentiable Camera Pose Estimation

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.11174

  • 代码/Code: None

Not All Points Are Equal: Learning Highly Efficient Point-based Detectors for 3D LiDAR Point Clouds

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.11139

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No Pain, Big Gain: Classify Dynamic Point Cloud Sequences with Static Models by Fitting Feature-level Space-time Surfaces

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.11113

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MixFormer: End-to-End Tracking with Iterative Mixed Attention

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.11082

  • 代码/Code: None

MonoDTR: Monocular 3D Object Detection with Depth-Aware Transformer

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10981

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Unified Multivariate Gaussian Mixture for Efficient Neural Image Compression

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10897

  • 代码/Code: None

Revisiting Domain Generalized Stereo Matching Networks from a Feature Consistency Perspective

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10887

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ELIC: Efficient Learned Image Compression with Unevenly Grouped Space-Channel Contextual Adaptive Coding

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10886

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RGB-Depth Fusion GAN for Indoor Depth Completion

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10856

  • 代码/Code: None

Hyperbolic Vision Transformers: Combining Improvements in Metric Learning

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10833

  • 代码/Code: None

ViM: Out-Of-Distribution with Virtual-logit Matching

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10807

  • 代码/Code: None

Delving into the Estimation Shift of Batch Normalization in a Network

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10778

  • 代码/Code: None

Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10739

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HP-Capsule: Unsupervised Face Part Discovery by Hierarchical Parsing Capsule Network

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10699

  • 代码/Code: None

Unsupervised Domain Adaptation for Nighttime Aerial Tracking

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10541

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Depth Estimation by Combining Binocular Stereo and Monocular Structured-Light

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10493

  • 代码/Code: None

SimAN: Exploring Self-Supervised Representation Learning of Scene Text via Similarity-Aware Normalization

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10492

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TVConv: Efficient Translation Variant Convolution for Layout-aware Visual Processing

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10489

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Portrait Eyeglasses and Shadow Removal by Leveraging 3D Synthetic Data

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10474

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CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10350

  • 代码/Code: None

Voxel Set Transformer: A Set-to-Set Approach to 3D Object Detection from Point Clouds

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10314

  • 代码/Code: None

DirecFormer: A Directed Attention in Transformer Approach to Robust Action Recognition

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10233

  • 代码/Code: None

SwinTextSpotter: Scene Text Spotting via Better Synergy between Text Detection and Text Recognition

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10209

  • 代码/Code: None

Discovering Objects that Can Move

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2203.10159

  • 代码/Code: None

Xilinx SDK工程编译、链接、调试注意事项 1、添加工程 启动SDK时选取workspace,如下图所示: 对应的workpace文件夹中会生成如下几个文件: 如果当前workspace是首次加载工程,SDK会进入启动界面 点击Import Project,导入已有工程 点击Browse,添加工程路径,一个完整的工程包含一个bsp文件夹,一个HW文件夹,和一个src文件夹(添加C功能函数) 点击Fini... 阅读详情

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