CVPR2022論文速遞系列：

CVPR 2022 3月3日論文速遞（22 篇打包下載）涵蓋網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)、姿態(tài)估計(jì)、三維視覺、動作檢測、語義分割等方向
CVPR 2022 3月4日論文速遞（29 篇打包下載）涵蓋目標(biāo)檢測、全景分割、異常檢測、度量學(xué)習(xí)、對比學(xué)習(xí)、目標(biāo)跟蹤等方向

全部論文匯總：

CVPR 2022 最全整理：論文分方向匯總 / 代碼 / 解讀 / 直播 / 項(xiàng)目（更新中）【計(jì)算機(jī)視覺】

以下是今日更新的 CVPR 2022 論文，包括的研究方向有：風(fēng)格遷移、醫(yī)學(xué)影像、圖像去模糊、圖像生成/合成、3D目標(biāo)檢測、深度估計(jì)、超分辨率、車道線檢測、人臉反欺詐、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和圖像重建。打包合集：下載地址

風(fēng)格遷移

[1] CLIPstyler: Image Style Transfer with a Single Text Condition(具有單一文本條件的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)移)

關(guān)鍵詞：Style Transfer, Text-guided synthesis, Language-Image Pre-Training (CLIP)

論文：https://arxiv.org/abs/2112.00374

醫(yī)學(xué)影像

[1] Temporal Context Matters: Enhancing Single Image Prediction with Disease Progression Representations(時(shí)間上下文很重要：使用疾病進(jìn)展表示增強(qiáng)單圖像預(yù)測)

關(guān)鍵詞：Self-supervised Transformer, Temporal modeling of disease progression

論文：https://arxiv.org/abs/2203.01933

圖像去模糊

[1] E-CIR: Event-Enhanced Continuous Intensity Recovery(事件增強(qiáng)的連續(xù)強(qiáng)度恢復(fù))

論文：https://arxiv.org/abs/2203.01935)

代碼：https://github.com/chensong1995/E-CIR

圖像生成/圖像合成

[4] 3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swapping for Bodies and Faces(基于小批量特征交換的三維形狀變化自動編碼器潛在解糾纏

論文：https://arxiv.org/abs/2111.12448

代碼：https://github.com/simofoti/3DVAE-SwapDisentangled

[3] Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation(具有全景布局生成的交互式圖像合成)

論文：https://arxiv.org/abs/2203.02104

[2] Polarity Sampling: Quality and Diversity Control of Pre-Trained Generative Networks via Singular Values(極性采樣：通過奇異值對預(yù)訓(xùn)練生成網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量和多樣性控制)

論文：https://arxiv.org/abs/2203.01993

demo：http://bit.ly/polarity-demo-colab

[1] Autoregressive Image Generation using Residual Quantization(使用殘差量化的自回歸圖像生成

論文：https://arxiv.org/abs/2203.01941)

代碼：https://github.com/kakaobrain/rq-vae-transformer

3D目標(biāo)檢測

[2] A Versatile Multi-View Framework for LiDAR-based 3D Object Detection with Guidance from Panoptic Segmentation(在全景分割的指導(dǎo)下，用于基于 LiDAR 的 3D 對象檢測的多功能多視圖框架

關(guān)鍵詞：3D Object Detection with Point-based Methods, 3D Object Detection with Grid-based Methods, Cluster-free 3D Panoptic Segmentation, CenterPoint 3D Object Detection

論文：https://arxiv.org/abs/2203.02133

[1] Pseudo-Stereo for Monocular 3D Object Detection in Autonomous Driving(自動駕駛中用于單目 3D 目標(biāo)檢測的偽立體)

關(guān)鍵詞：Autonomous Driving, Monocular 3D Object Detection

論文：https://arxiv.org/abs/2203.02112

代碼：https://github.com/revisitq/Pseudo-Stereo-3D

深度估計(jì)

[5] ITSA: An Information-Theoretic Approach to Automatic Shortcut Avoidance and Domain Generalization in Stereo Matching Networks(立體匹配網(wǎng)絡(luò)中自動避免捷徑和域泛化的信息論方法)

關(guān)鍵詞：Learning-based Stereo Matching Networks, Single Domain Generalization, Shortcut Learning

論文：https://arxiv.org/pdf/2201.02263.pdf

ACVNet: Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient Stereo Matching(用于精確和高效立體匹配的注意力連接體積)

關(guān)鍵詞：Stereo Matching, cost volume construction, cost aggregation

論文：https://arxiv.org/pdf/2203.02146.pdf

代碼：https://github.com/gangweiX/ACVNet

超分辨率

[1] HDNet: High-resolution Dual-domain Learning for Spectral Compressive Imaging(光譜壓縮成像的高分辨率雙域?qū)W習(xí))

關(guān)鍵詞：HSI Reconstruction, Self-Attention Mechanism, Image Frequency Spectrum Analysis

論文：https://arxiv.org/pdf/2203.02149.pdf

車道線檢測

[1] Rethinking Efficient Lane Detection via Curve Modeling(通過曲線建模重新思考高效車道檢測)

關(guān)鍵詞：Segmentation-based Lane Detection, Point Detection-based Lane Detection, Curve-based Lane Detection, autonomous driving

論文：https://arxiv.org/abs/2203.02431)

代碼：https://github.com/voldemortX/pytorch-auto-drive

人臉反欺詐

[2] Voice-Face Homogeneity Tells Deepfake

論文：https://arxiv.org/abs/2203.02195

代碼：https://github.com/xaCheng1996/VFD

半監(jiān)督學(xué)習(xí)

[2] Class-Aware Contrastive Semi-Supervised Learning(類感知對比半監(jiān)督學(xué)習(xí)

關(guān)鍵詞：Semi-Supervised Learning, Self-Supervised Learning, Real-World Unlabeled Data Learning

論文：https://arxiv.org/abs/2203.02261

圖像重建

[1] Event-based Video Reconstruction via Potential-assisted Spiking Neural Network(通過電位輔助尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行基于事件的視頻重建

論文：https://arxiv.org/abs/2201.10943

暫無分類

[2] Do Explanations Explain? Model Knows Best(解釋解釋嗎？ 模型最清楚

論文：https://arxiv.org/abs/2203.02269

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的CVPR 2022 3月7日论文速递（17 篇打包下载）涵盖 3D 目标检测、医学影像、图像去模糊、车道线检测等方向的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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