技术标签: 前沿研究 ICCV2021 计算机视觉 目标检测 前沿
研究一下ICCV2021目标检测方向的论文。
完整的paper list:https://iccv2021.thecvf.com/sites/default/files/2021-10/paper%20list%20per%20session%2010-2.xlsx
[1] GraphFPN: Graph Feature Pyramid Network for Object Detection
paper: https://arxiv.org/abs/2108.00580
code: TBD
[2] SimROD: A Simple Adaptation Method for Robust Object Detection
paper: https://arxiv.org/abs/2107.13389
code: TBD
[3] Normalization Matters in Weakly Supervised Object Localization
paper: https://arxiv.org/abs/2107.13221
code: TBD
[4] Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation
paper: https://arxiv.org/abs/2107.11669
code: https://github.com/kemaloksuz/RankSortLoss
[5] DetCo: Unsupervised Contrastive Learning for Object Detection
paper: https://arxiv.org/abs/2102.04803
code: https://github.com/xieenze/DetCo
[6] Geometry Uncertainty Projection Network for Monocular 3D Object Detection
paper: https://arxiv.org/abs/2107.13774
code: TBD
[7] Adaptive Boundary Proposal Network for Arbitrary Shape Text Detection
paper: https://arxiv.org/abs/2107.12664
code: TBD
[8] Active Learning for Deep Object Detection via Probabilistic Modeling
paper: https://arxiv.org/abs/2103.16130
code: TBD
[9] Detecting Invisible People
paper: https://arxiv.org/abs/2012.08419
project: Detecting Invisible People
[10] MDETR -- Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding
paper: https://arxiv.org/abs/2104.12763
code: https://github.com/ashkamath/mdetr
[11] TS-CAM: Token Semantic Coupled Attention Map for Weakly Supervised Object Localization
paper: https://arxiv.org/abs/2103.14862
code: TBD
[12] Boosting Weakly Supervised Object Detection via Learning Bounding Box Adjusters
paper: https://arxiv.org/abs/2108.01499
code: https://github.com/DongSky/lbba_boosted_wsod
[13] Fast Convergence of DETR with Spatially Modulated Co-Attention
paper: https://arxiv.org/abs/2108.02404
code: https://github.com/gaopengcuhk/SMCA-DETR
[14] Disentangled High Quality Salient Object Detection
paper: https://arxiv.org/abs/2108.03551
code: TBD
[15] MultiTask-CenterNet (MCN): Efficient and Diverse Multitask Learning using an Anchor Free Approach
paper: https://arxiv.org/abs/2108.05060
code: TBD
[16] Fog Simulation on Real LiDAR Point Clouds for 3D Object Detection in Adverse Weather
paper: https://arxiv.org/abs/2108.05249
code: http://www.trace.ethz.ch/lidar_fog_simulation
[17] Oriented R-CNN for Object Detection
paper: https://arxiv.org/abs/2108.05699
code: https://github.com/jbwang1997/OBBDetection
[18] Conditional DETR for Fast Training Convergence
paper: https://arxiv.org/abs/2108.06152
code: https://git.io/ConditionalDETR
[19] RandomRooms: Unsupervised Pre-training from Synthetic Shapes and Randomized Layouts for 3D Object Detection
paper: https://arxiv.org/abs/2108.07794
code: TBD
[20] G-DetKD: Towards General Distillation Framework for Object Detectors via Contrastive and Semantic-guided Feature Imitation
paper: https://arxiv.org/abs/2108.07482
code: TBD
[21] LIGA-Stereo: Learning LiDAR Geometry Aware Representations for Stereo-based 3D Detector
paper: https://arxiv.org/abs/2108.08258
code: TBD
[22] DeFRCN: Decoupled Faster R-CNN for Few-Shot Object Detection
paper: https://arxiv.org/abs/2108.09017
code: TBD
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下:http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态:[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次,点赞45次,收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境,自带jupyter notebook,但在我打开jupyter notebook界面后,却找不到对应的虚拟环境,原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境,其他环境要想使用必须手动下载一些库:1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
文章浏览阅读5.2k次,点赞19次,收藏28次。选择scoop纯属意外,也是无奈,因为电脑用户被锁了管理员权限,所有exe安装程序都无法安装,只可以用绿色软件,最后被我发现scoop,省去了到处下载XXX绿色版的烦恼,当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了(譬如everything)。推荐添加dorado这个bucket镜像,里面很多中文软件,但是部分国外的软件下载地址在github,可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像,所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次,点赞2次,收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了,例如:这里的:sty..._vue el-color-picker
文章浏览阅读640次。基于芯片日益增长的问题,所以内核开发者们引入了新的方法,就是在内核中只保留函数,而数据则不包含,由用户(应用程序员)自己把数据按照规定的格式编写,并放在约定的地方,为了不占用过多的内存,还要求数据以根精简的方式编写。boot启动时,传参给内核,告诉内核设备树文件和kernel的位置,内核启动时根据地址去找到设备树文件,再利用专用的编译器去反编译dtb文件,将dtb还原成数据结构,以供驱动的函数去调用。firmware是三星的一个固件的设备信息,因为找不到固件,所以内核启动不成功。_exynos 4412 刷机
文章浏览阅读2w次,点赞24次,收藏42次。Linux系统配置jdkLinux学习教程,Linux入门教程(超详细)_linux配置jdk
文章浏览阅读3.3k次,点赞5次,收藏19次。xlabel('\delta');ylabel('AUC');具体符号的对照表参照下图:_matlab微米怎么输入
文章浏览阅读119次。顺序读写指的是按照文件中数据的顺序进行读取或写入。对于文本文件,可以使用fgets、fputs、fscanf、fprintf等函数进行顺序读写。在C语言中,对文件的操作通常涉及文件的打开、读写以及关闭。文件的打开使用fopen函数,而关闭则使用fclose函数。在C语言中,可以使用fread和fwrite函数进行二进制读写。 Biaoge 于2024-03-09 23:51发布 阅读量:7 ️文章类型:【 C语言程序设计 】在C语言中,用于打开文件的函数是____,用于关闭文件的函数是____。
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文章浏览阅读178次。项目运行环境配置:Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX(Webstorm也行)+ Eclispe(IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:Springboot + mybatis + Maven +mysql5.7或8.0+html+css+js等等组成,B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是java jdk 1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。_基于java技术的停车场管理系统实现与设计
文章浏览阅读3.5k次。前言对于MediaPlayer播放器的源码分析内容相对来说比较多,会从Java-&amp;gt;Jni-&amp;gt;C/C++慢慢分析,后面会慢慢更新。另外,博客只作为自己学习记录的一种方式,对于其他的不过多的评论。MediaPlayerDemopublic class MainActivity extends AppCompatActivity implements SurfaceHolder.Cal..._android多媒体播放源码分析 时序图
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