Abstract 由于之前的监督学习仅针对神经网络中的输出结果进行预测，因此隐藏层特征通常无法学习到 D分割的信息表达，然而这个问题可以通过对中间层的多尺度监督来解决。 在本文中，作者首次提出了基于渐进感受野分量推理 RFCR 的全尺寸监督点云分割方法，其中目标感受野局部区域编码 RFCCs 的目的是记录编码器中隐藏单元的感受野区域的类别。然后目标RFCCs将监督解码器以从粗到细的类别推理方式逐步 ...
2021-07-04 17:41 0 149 推荐指数：
Abstract 基本任务：大规模点云上的语义分割 一方面，为了减少邻近点的歧义，通过充分利用双边结构中的几何和语义特征来增加它们的局部上下文。 另一方面，全面地从多个分辨率中提取点的 ...
持续更新Github： https://github.com/Sophia-11/Awesome-CVPR-Paper CVPR 2021 致力于计算机视觉和模式识别包括颜色检测、跟踪、运动、物体识别、音响和目标检测。 Image-to-image Translation via ...
Abstract 研究了大规模三维点云的有效语义分割问题。 由于依赖昂贵的采样技术和繁重的预处理/后处理步骤，大多数现有方法只能在小规模的点云上进行训练和操作。 本文提出了RandLA ...
Introduction Person search任务的目的是：定位并识别目标行人。其包含了两个子任务：行人检测和行人重识别。现有方法主要分为两类：二步检索框架和一步二阶段检索框架。前者先通过目标 ...
Introduction 现有主流方法采用了复杂的骨干网络，参数量大，处理速度慢。因此本文的目标是构建一个计算效率更高、更适合ReID的轻量级网络。 Neural Architecture Sea ...
【CVPR2021】NBNet: Noise basis learning for image denoising with subspace projection 基于子空间注意力模块的图像降噪，作者尚未公开官方代码，但 github上目前有一个非官方的实现可参考。下面内容主要来自青源LIVE ...
结束了所有课程，继续更新博客，争取做到自我监督，更新论文笔记。 1 问题描述 在语义分割任务中， 识别上下文关系将有助于场景理解，同一类别之间的相关性(类内上下文)和不同类别之间的差异性(类间上下文)使特征表示具有更强的鲁棒性，减少了可能类别的搜索空间。当前方法如金字塔（如图b）、注意力 ...
Introduction 在空间维度上，现有video reid方法局限于把所有帧在相同分辨率下进行特征提取，造成了特征冗余，如图(a)。 在时间维度上，现有方法要么采用long-term要么 ...
