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今天,计算机视觉三大顶会之一CVPR2020接收结果已经公布,一共有1470篇论文被接收,接收率为22%,相比去年降低3个百分点,竞争越来越激烈。
计算机视觉顶会CVPR2020官方今日发布接收论文列表(编号):
http://cvpr2020.thecvf.com/sites/default/files/2020-02/accepted_list.txt
虽然我们目前还只能看到官方公布的接收论文ID,具体的接收论文还不清楚,但部分作者已经展示了自己被接收的工作,有些更是已经放出了开源代码。因此,经过小编的努力,我们收集了一批论文以及来自作者的介绍(因为无官方通知,如有错误,欢迎指出),列表如下,大家可以先去阅读一番了。
1.GhostNet: More Features from Cheap Operations
(超越Mobilenet v3的架构)
论文链接:
https://arxiv.org/pdf/1911.11907arxiv.org
模型(在ARM CPU上的表现惊人):
https://github.com/iamhankai/ghostnetgithub.com
We beat other SOTA lightweight CNNs such as MobileNetV3 and FBNet.
2. AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?
(加法神经网络)
论文链接:
https://arxiv.org/pdf/1912.13200arxiv.org
3.
Frequency Domain Compact 3D Convolutional Neural Networks (3dCNN压缩)
论文链接:
https://arxiv.org/pdf/1909.04977arxiv.org
开源代码:
https://github.com/huawei-noah/CARSgithub.com
4.
A Semi-Supervised Assessor of Neural Architectures (神经网络精度预测器 NAS)
5.
Hit-Detector: Hierarchical Trinity Architecture Search for Object Detection (NAS 检测)
backbone-neck-head一起搜索, 三位一体
6.
CARS: Contunuous Evolution for Efficient Neural Architecture Search (连续进化的NAS)
高效,具备可微和进化的多重优势,且能输出帕累托前研
7.
On Positive-Unlabeled Classification in GAN (PU+GAN)
8.
Learning multiview 3D point cloud registration
(3D点云)
论文链接:
arxiv.org/abs/2001.05119
9.
Multi-Modal Domain Adaptation for Fine-Grained Action Recognition
(细粒度动作识别)
论文链接:
arxiv.org/abs/2001.09691
10.
Action Modifiers:
Learning fro
m Adverbs in Instructional Video
论文链接:
arxiv.org/abs/1912.06617
11. PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation
(实例分割建模)
论文链接:
arxiv.org/abs/1909.13226
论文解读:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/84890413
开源代码:
https://github.com/xieenze/PolarMask
12. Rethinking Performance Estimation in Neural Architecture Search
(NAS)
由于block wise neural architecture search中真正消耗时间的是performance estimation部分,本文针对 block wise的NAS找到了最优参数,速度更快,且相关度更高。
13. Distribution Aware Coordinate Representation for Human Pose Estimation(人体姿态估计)
论文链接:
arxiv.org/abs/1910.06278
Github:
https://github.com/ilovepose/DarkPose
作者团队主页:
https://ilovepose.github.io/coco/
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注:
以上工作1-7来自知乎作者王云鹤的回答:
https://www.zhihu.com/question/372070853/answer/1035056133
11来自知乎作者Johnny ez的回答:
https://www.zhihu.com/question/372070853/answer/1035186479
12来自知乎作者雨宫夏一的回答:
https://www.zhihu.com/question/372070853/answer/1035234510
13来自极市开发者
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