CVPR2019 大会信息即时跟进(附CVPR2019全部论文下载、GitHub地址)
原文:1300篇!CVPR2019接收结果公布,你中了吗?(附部分论文链接)
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今天,计算机视觉三大顶会之一CVPR2019(将于2019.6.16-6.19在美国洛杉矶举办)接收结果已经公布,一共有1300篇论文被接收,接收率为25.2%,目前组委会公布了接收的全部论文ID, 小编也看到了朋友圈的晒被接收图,如朱政团队中的CVPR2019全景分割论文Attention-guided Unified Network for Panoptic Segmentation,还有复盘笔记(可以学习学习~)
朱政CVPR2019复盘备忘录
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,不过经过小编的努力,我们收集了一批论文(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、Attention-guided Unified Network for Panoptic Segmentation
论文链接:https://arxiv.org/abs/1812.03904
2、Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
论文链接:https://128.84.21.199/abs/1902.09212
3、MUREL: Multimodal Relational Reasoning for Visual Question Answering
论文链接:https://128.84.21.199/abs/1902.09487
4、End-to-End Multi-Task Learning with Attention
论文链接:https://arxiv.org/abs/1803.10704
5、SpherePHD: Applying CNNs on a Spherical PolyHeDron Representation of 360 degree Images
论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.08196
6、Event-based High Dynamic Range Image and Very High Frame Rate Video Generation using Conditional Generative Adversarial Networks
论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.08230
7、FEELVOS: Fast End-to-End Embedding Learning for Video Object Segmentation
论文链接:https://128.84.21.199/abs/1902.09513
8、An Attention Enhanced Graph Convolutional LSTM Network for Skeleton-Based Action Recognition
论文链接:https://128.84.21.199/abs/1902.09130
9、Neural Task Graphs: Generalizing to Unseen Tasks from a Single Video Demonstration
论文链接:https://arxiv.org/abs/1807.03480
10、DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion
论文链接:https://arxiv.org/abs/1901.04780
11、A Neurobiological Evaluation Metric for Neural Network Model Search
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1805.10726.pdf
12、The Perfect Match: 3D Point Cloud Matching with Smoothed Densities
论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.06879
13、Improving the Performance of Unimodal Dynamic Hand-Gesture Recognition with Multimodal Training
链接:https://arxiv.org/abs/1812.06145
14、Variational Bayesian Dropout
论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.07533
15、LiFF: Light Field Features in Scale and Depth
论文链接:https://arxiv.org/abs/1901.03916
16、Classification-Reconstruction Learning for Open-Set Recognition
论文链接:https://arxiv.org/abs/1812.04246
17、Weakly Supervised Deep Image Hashing through Tag Embeddings
论文链接:https://arxiv.org/abs/1806.05804
18、InverseRenderNet: Learning single image inverse rendering
论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.12328
19、Reinforced Cross-Modal Matching and Self-Supervised Imitation Learning for Vision-Language Navigation
论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.10092
20、GANFIT: Generative Adversarial Network Fitting for High Fidelity 3D Face Reconstruction
论文链接:https://arxiv.org/abs/1902.05978
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