摘要: CVPR2020论文解读:CNN合成的图片鉴别 《CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now》 论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.11035 代码链接:https://peterwang51 阅读全文
posted @ 2020-03-18 11:10 吴建明wujianming 阅读(3636) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 3D重建算法原理 三维重建(3D Reconstruction)技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题。早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入,重建出场景中的三维模型。但是,受限于输入的数据,重建出的三维模型通常不够完整,而且真实感较低。随着各种面向普通消费者的深度相机(depth 阅读全文
posted @ 2020-03-18 08:32 吴建明wujianming 阅读(6540) 评论(0) 推荐(1)
摘要: CVPR2020论文点评: AdderNet(加法网络) 论文原文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13200.pdf 源码链接:https://github.com/huawei-noah/AdderNet 简要 与简单的加法运算相比,乘法运算具有更高的计算复杂度。深度神 阅读全文
posted @ 2020-03-17 15:16 吴建明wujianming 阅读(5211) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 3D-camera结构光原理 目前主流的深度探测技术是结构光,TOF,和双目。具体的百度就有很详细的信息。 而结构光也有双目结构光和散斑结构光等,没错,Iphone X 的3D深度相机就用 散斑结构光。 我用结构光模块做过实验,主要考虑有效工作距离,精度和视场角是否满足需求。 本文对结构光(Stru 阅读全文
posted @ 2020-03-17 11:37 吴建明wujianming 阅读(17228) 评论(0) 推荐(5)
摘要: CVPR2019论文看点:自学习Anchor原理 原论文链接:https://arxiv.org/pdf/1901.03278.pdf CVPR2019的一篇对anchor进行优化的论文,主要将原来需要预先定义的anchor改成直接end2end学习anchor位置和size。首先anchor的定义 阅读全文
posted @ 2020-03-16 20:14 吴建明wujianming 阅读(503) 评论(0) 推荐(0)
摘要: CVPR2018论文看点:基于度量学习分类与少镜头目标检测 简介 本文链接地址:https://arxiv.org/pdf/1806.04728.pdf 距离度量学习(DML)已成功地应用于目标分类,无论是在训练数据丰富的标准体系中,还是在每个类别仅用几个例子表示的few-shot场景中。在中,提出 阅读全文
posted @ 2020-03-16 19:06 吴建明wujianming 阅读(1176) 评论(0) 推荐(0)
摘要: CVPR2019论文观察:感知边缘检测的双向级联网络 BDCN:Bi-Directional Cascade Network for Perceptual Edge Detection 摘要 探索多尺寸表示对解决不同尺寸的目标改进边沿检测是很关键的。 为了提取不同尺度的边沿,提出一种双向级联网络Bi 阅读全文
posted @ 2020-03-16 16:10 吴建明wujianming 阅读(1664) 评论(0) 推荐(0)
摘要: CVPR2019论文解读:单眼提升2D检测到6D姿势和度量形状 ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape 论文链接地址:https://arxiv.org/pdf/1812.02781.pdf 摘要内 阅读全文
posted @ 2020-03-16 13:57 吴建明wujianming 阅读(425) 评论(0) 推荐(0)
摘要: CVPR2019目标检测论文看点:并域上的广义交 Generalized Intersection over Union Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for BoundingBox Regression 并域上的广 阅读全文
posted @ 2020-03-16 11:00 吴建明wujianming 阅读(297) 评论(0) 推荐(0)
摘要: CVPR2019:无人驾驶3D目标检测论文点评 重读CVPR2019的文章,现在对以下文章进行点评。 Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 1. introduction 本文提出了完全自动驾驶3D目标检测方法,包 阅读全文
posted @ 2020-03-16 09:12 吴建明wujianming 阅读(656) 评论(0) 推荐(0)