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三维点云语义分割【综述】 ——Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

3D Semantic Segmentation给定一个点云,语义分割的目标是根据它们的语义将点云分为几个子集。代替二进制占用表示,对每个体素采用RBF以获得连续表示并捕获每个体素中点的分布。Permutohedral Lattice Representation. Su等[156]提出了基于双边卷积层的稀疏格子网络。另外,该方法允许灵活地联合处理多视图图像和点云。还引入了称为DeformsSli... »

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人脸照片秒变艺术肖像画:清华大学提出APDrawingGAN CVPR 2019 oral paper

艺术肖像线条画和已有工作研究的油画肖像的风格有很大的不同。图3. 我们提出的APDrawingGAN的结构图。图4. APDrawingGAN在没有对应艺术家肖像画的人脸照片上的测试结果。图6. APDrawingGAN与CNNMRF,Deep Image Analogy和Headshot Portrait方法在艺术肖像风格化上的结果对比。图7. 更多APDrawingGAN与现有风格转换方法的结... »

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[CVPR 2018]Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition

文章目录背景贡献模型The Image Feature Network(FNet)The Zoom Network(ZNet)The Embedding Network(ENet)Prediction实验 背景 作者认为当前(2018年前)zero-shot研究的核心主要是在视觉空间和语意空间中学习合适的映射关系,而忽视了学习ZSL问题中 有判别力的表示。几乎所有的模型都有着相似的范式,即通过手工... »

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CVPR多位主席联名公开信力挺华为:IEEE限制华为等评审参会,我们不!

4位主席公开表示,参加PAMI TC和CVPR会议的个人或者团队,不会受IEEE限制名单的影响。该公开信,矛头指向的是最近在学界掀起轩然大波的IEEE对华限制令。IEEE对这些限制的解释仅影响名单上的公司的成员是否可以审阅论文。遵守这些法规能保护IEEE及其志愿者与全体会员。CVPR的声援公开信或许是一个信号,未来是否更多学会、会议不赞同IEEE的做法,让我们拭目以待! »