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作者：Albert Lee

https://zhuanlan.zhihu.com/p/142452685

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1、Cvpr2020 Code

CVPR 2020 论文开源项目合集

https://github.com/amusi/CVPR2020-Code

2、Flownet2

借助深层网络进行光流估计

https://github.com/lmb-freiburg/flownet2

3、Awesome Cv Paper Review

计算机视觉各个方向论文速览

https://github.com/Sophia-11/Awesome-CV-Paper-Review

4、Papers

读过的CV方向的一些论文，图像生成文字、弱监督分割等

https://github.com/wangleihitcs/Papers

5、Awesome_deep_learning_interpretability

深度学习近年来关于神经网络模型解释性的相关高引用/顶会论文(附带代码)

https://github.com/oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability

6、Cv_paperdaily

CV 论文笔记：

https://github.com/ming71/CV_PaperDaily

7、Vibe

用于人体姿势和形状估计的视频推理

https://github.com/mkocabas/VIBE

8、Ghostnet

在ImageNet上提供了TensorFlow代码和GhostNet的预训练模型

https://github.com/huawei-noah/ghostnet

9、Cvpr 2019 Paper Statistics

接受率的统计和可视化，CVPR 2019主要计算机视觉会议（CVPR 2019）接受论文的关键词

https://github.com/hoya012/CVPR-2019-Paper-Statistics

10、Deep_metric

Deep Metric Learning

https://github.com/bnu-wangxun/Deep_Metric

11、Bundlefusion

[Siggraph 2017] BundleFusion:使用在线表面重新整合进行实时全局一致的三维重建

https://github.com/niessner/BundleFusion

12、Deepalignmentnetwork

一种用于人脸对齐的深度神经网络

https://github.com/MarekKowalski/DeepAlignmentNetwork

13、Demon

一种用于从两个投影重建场景的计算机算法

https://github.com/lmb-freiburg/demon

14、Epipolarpose

在这项工作中，我们提出了一种自监督学习的三维人体姿态估计方法，它不需要任何三维地面真实数据或相机提取。在训练过程中，EpipolarPose从多视图图像中估计出二维位姿，然后利用epipolar geometry获得三维位姿，利用camera geometry训练出三维位姿估计器。在测试时间，它只需要一个RGB图像产生一个3D位姿的结果，可查看demo.ipynb。这里，我们在Human3.6M数据集上展示了我们的模型的一些示例输出。对于每组结果，我们首先显示输入图像，然后显示ground truth、全监督模型和self - supervised模型输出。

https://github.com/mkocabas/EpipolarPose

15、Fsa Net

[CVPR19] FSA-Net:从单个图像学习用于头部姿态估计的细粒度结构聚合

https://github.com/shamangary/FSA-Net

16、Depth Vo Feat

单目深度估计的无监督学习和深度特征重构的视觉里程计

https://github.com/Huangying-Zhan/Depth-VO-Feat

17、So Net

SO-Net是一个处理2D/3D点云的深度网络架构。它支持各种应用，包括但不限于分类，形状检索，分割，重建。

https://github.com/lijx10/SO-Net

18、Mimicry

Mimicry是一个轻量级的PyTorch库，旨在实现GAN研究的可重复性。

https://github.com/kwotsin/mimicry

19、Mvpose

从多个视图进行快速可靠的多人3D姿势估计

https://github.com/zju3dv/mvpose

20、Zooming Slow Mo Cvpr 2020

https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020

21、Fbrs_interactive_segmentation

https://github.com/saic-vul/fbrs_interactive_segmentation

22、Scan2cad

Scan2CAD是一种新颖的数据驱动方法，可学习将形状数据库中的3D CAD模型与3D扫描对齐。

https://github.com/skanti/Scan2CAD

23、Flownet2 Docker

包含一个Dockerfile和脚本，以构建和运行神经网络在Docker容器中进行光流估计，还提供了一些示例数据来测试网络。

https://github.com/lmb-freiburg/flownet2-docker

24、3d Object Detection

与三维物体检测相关的论文和代码

https://github.com/Yvanali/3D-Object-Detection

25、Ylg

[CVPR 2020] Official Implementation: "Your Local GAN: Designing Two Dimensional Local Attention Mechanisms for Generative Models".

https://github.com/giannisdaras/ylg

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