2022-ECCV-EAC论文对应源码的复现过程记录

已于 2023-03-16 22:49:19 修改
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分类专栏： 代码复现 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习
于 2022-10-29 17:46:40 首次发布
信小海
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40968179/article/details/127589396
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本文记录了复现2022年ECCV会议上EAC(Erasing Attention Consistency)论文的过程。提供了论文下载和开源代码的链接，代码中需补充ResNet50预训练模型和RAF-DB数据集的部分内容。在补全缺失资料并正确配置环境后，能够成功运行代码。

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【实验必用】使用ResNet50作为主干网络进行深度学习的Pytorch实现
信小海
03-16 1400
本文给出了ResNet50的代码复现、ResNet50的预训练模型，展示了如何在自己的模型中加载ResNet50预训练参数等，相信对部分做深度学习实验的同学还是很有帮助的。
2022-ECCV-Explaining Deepfake Detection by Analysing Image Matching
qq_37246721的博客
01-11 1222
1.检测模型将既不与原图相关也不与目标图相关的视觉概念看作是与伪造相关的视觉概念，性能良好的检测模型应该基于源/目标-无关的视觉概念来判断真伪。2.在标签的监督下，伪造-原图-目标图匹配可以帮助丢弃伪造无关视觉特征，隐式学习伪造相关的视觉概念。直接将源/目标无关特征从源/目标视觉概念中分离出来去进行真伪检测可以提升在压缩视频上的性能。1.验证假设，并从图像匹配的角度评估视觉概念的关系，以此解释检测模型的预测结果。3.视觉概念：具有语义的人脸区域，如嘴、鼻子、眼睛。第二种：真实图片与伪造图片不相关。
计算机视觉之风格迁移（二）——ECCV2016论文Real-Time Style Transfer复现
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11-14 1387
一、论文简介 1.点睛之处 在上一篇博客中，我讲解了Gatys等人是如何分离图片的内容和风格，由此来进行图片的风格转移。但是，他们的方法有一定的缺陷——训练的时间太长，费时比较久。 该论文提出了一种可以实时进行图片迁移的方法，首先依赖于预训练的网络（VGG19）提取的高级特征在感知损失函数的作用下来训练网络，然后将原始图片通过预训练的网络即可得到风格迁移后的图片。 简单来说，Gatys等人训练的是噪声参数，每更新一次参数都要经过一遍网络，由此导致耗时比较久。这篇论文训练的是网络，将网络训练完成后，即
ECCV2020年论文合集
hb_learing的博客
01-28 2685
百度网盘里包含了2020年ECCV几乎所有论文，永久有效，若对您有帮助，别忘记收藏关注哦。谢谢！ 链接：https://pan.baidu.com/s/1EDUtanVvlw0MPGiyBlJs-g 提取码：eccv 点击此处更方便哦
【论文合集】Awesome Label Noise Learning and Image Denoising
m0_61899108的博客
04-24 1826
噪声学习和高光谱遥感影像去噪方法的paper合集。
Awesome-ECCV2020-Low-Level-Vision:ECCV2020低水平视觉或图像重建的论文和代码的集合
03-20
ECCV2020低水平视觉或图像重建的论文和代码的集合 相关的一些论文，包括超分辨率，图像恢复，去雨，去雾，去模糊，去噪等方向。大家如果觉得有帮助，欢迎星~~ 2020年ECCV（欧洲计算机视觉会议）将于8月2日到8月28...
220920 - ECCV 2022 - 从单目RGB图像中进行类别级6D物体姿态估计
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在计算机视觉领域，6D物体姿态估计是一项关键任务，它涉及确定物体相对于摄像头的完整旋转和平移信息。这项技术有着广泛的应用，如机器人抓取、增强现实和自动驾驶等。近年来，基于RGBD（红绿蓝深度）的6D物体姿态...
深度学习三维重建 MVSNet-ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、注释、译文、批注）
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这个压缩包“ECCV2020-Code-master”很可能是包含了ECCV 2020会议上发表的部分论文的开源代码，为研究者和实践者提供了深入了解和复现这些先进算法的机会。 1. 计算机视觉：计算机视觉是一门多学科交叉的科学，旨在...
CityGaussian（2024ECCV）复现记录
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08-31 1195
CityGaussian（2024ECCV）代码复现记录 readme的翻译和理解
ECCV2022:Towards Sequence-Level Training for Visual Tracking的论文复现问题之找不到checkpoint问题
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论文复现测试代码时No matching checkpoint file found问题解决
Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection (ECCV2020)的复现
SWUSTZ的博客
10-10 2857
首先感谢作者的开源代码以及模型。 作者知乎论文指路：https://zhuanlan.zhihu.com/p/157530787 作者代码指路：https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection 接下来是复现的过程以及其中遇到的坑。 基础的nvidia显卡安装、CUDA安装、cuDNN安装这里不进行赘述。 复现的环境以及数据准备在作者的github仓库里写的很完整，按照步骤来就好。 需要注意一下的是第四步数据集的准备。在工程文件夹中新建一个叫做CULANROO
查找CV顶会ICCV,CVPR,ECCV论文方法以及sota实现代码
m0_37777066的博客
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网友整理： ICCV:http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/iccv/index.html ECCV:http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/eccv/index.html CVPR:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/index.h...
[ECCV 2024] 视觉重建 论文解读：DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals
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我们的MAE预训练可以高效实现，重要的是，它不需要任何专门的稀疏操作。如所指出的，不需要稀疏操作。然而，最近的研究提出了无监督的方法，例如可重构的自动编码器设计，以从未配对的 fMRI 和图像中学习，并利用回归模型提取潜在的 fMRI 表示，可用于微调预先训练的条件 BigGAN 以进行解码。为了确保公平的比较，我们遵循了与 Brain2Image 概述的相同的主观评估策略，并在图 中展示了不同方法的生成实例。在这种方法中，模型的一部分层（通常是较底层的层）会被冻结，即它们的权重在微调过程中不会更新。
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Learning from Noisy Labels with DNN: Robust architecture, robust regularization, robust loss function, loss adjustment, sample selection
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可以借鉴这种思路。处理noise label。在消融实验中，提到，主要结果表明，在协正则化框架中使用模型的两个副本已经显着提高了性能。
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Title Learning from Noisy Anchors for One-stage Object Detection 代码 CVPR 2020 camera ready Summary 目前最先进的目标检测器依赖于回归和分类一系列可能的锚点，这些锚点根据它们与相应的GT的IoU分为正样本和负样本。这样的设置方法会导致歧义性标签的产生，这可能会产生噪音，并且对训练具有挑战性。 作者通过设计与锚相关联的cleanliness score来缓解由不完美的标签分配产生的噪声影响。在不增加任何额
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