CV Code | 本周新出计算机视觉开源代码汇总(含语义分割、表情识别、目标跟踪、姿态估计、超分辨率等)

 

大家好,又到了周末盘点一周CV开源代码的时间!

很高兴这一模块已经被大家所认可。

 

过去的一周:

MobileNetV3 的开源犹如一阵旋风,突然出现了几十个项目。

C3F 的开源使得人群计数领域终于有了自己的框架。(开发者就在我们52CV行人群里哦)

百度开源YOLOv3,再一次为 PaddlePaddle 刷了存在感。

还有语义分割、目标跟踪、表情识别、姿态估计、超分辨率等的开源代码,他们来自最近新出的论文,对于相关方向的同学肯定很有借鉴意义。

一起来看看吧~

谷歌最新MobileNetV3开源实现!

https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3

C3F:首个开源人群计数算法框架

https://github.com/gjy3035/C-3-Framework

快到没朋友的YOLOv3有了PaddlePaddle 预训练模型,精度更高了!

https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/v1.4/PaddleCV/yolov3/README_cn.md

 

 

语义分割 | 高效的梯形风格的DenseNets网络LDN,用于大图像的语义分割

Efficient Ladder-style DenseNets for Semantic Segmentation of Large Images

Ivan Krešo, Josip Krapac, Siniša Šegvić

https://arxiv.org/abs/1905.05661v1

(代码将于论文被接收后开源,还未公布地址)

 

目标跟踪 | 研究从相关滤波跟踪算法中去除常见的Cosine Window机制,与传统算法和深度学习算法相比都取得了不错的精度。

Remove Cosine Window from Correlation Filter-based Visual Trackers: When and How

Feng Li, Xiaohe Wu, Wangmeng Zuo, David Zhang, Lei Zhang

https://arxiv.org/abs/1905.06648v1

https://github.com/lifeng9472/Removing_cosine_window_from_CF_trackers

 

显著性 | 利用眼动数据进行显著性建模

Leverage eye-movement data for saliency modeling: Invariance Analysis and a Robust New Model

Zhaohui Che, Ali Borji, Guangtao Zhai, Xiongkuo Min, Guodong Guo, Patrick Le Callet

https://arxiv.org/abs/1905.06803v1

https://github.com/CZHQuality/Sal-CFS-GAN

 

CVPR 2019

3D人脸建模 | 使用单图像进行3D人脸形状回归

Learning to Regress 3D Face Shape and Expression from an Image without 3D Supervision

Soubhik Sanyal, Timo Bolkart, Haiwen Feng, Michael J. Black

https://arxiv.org/abs/1905.06817v1

http://ringnet.is.tuebingen.mpg.de/

 

ICML 2019

对抗攻击 | 通过有效的组合优化进行简单的黑盒对抗性攻击

Parsimonious Black-Box Adversarial Attacks via Efficient Combinatorial Optimization

Seungyong Moon, Gaon An, Hyun Oh Song

https://arxiv.org/abs/1905.06635v1

https://github.com/snu-mllab/parsimonious-blackbox-attack

 

ICML 2019

数据增广 | 增广策略学习

Population Based Augmentation: Efficient Learning of Augmentation Policy Schedules

Daniel Ho, Eric Liang, Ion Stoica, Pieter Abbeel, Xi Chen

https://arxiv.org/abs/1905.05393v1

https://github.com/arcelien/pba

 

点云数据处理识别 | 使用局部空间注意力模型的点集特征学习

LSANet: Feature Learning on Point Sets by Local Spatial Attention

Lin-Zhuo Chen, Xuan-Yi Li, Deng-Ping Fan, Ming-Ming Cheng, Kai Wang, Shao-Ping Lu

https://arxiv.org/abs/1905.05442v1

https://github.com/LinZhuoChen/LSANet

 

姿态估计| 多视图3D人体姿态估计,构建可学习的三角测量

Learnable Triangulation of Human Pose

Karim Iskakov, Egor Burkov, Victor Lempitsky, Yury Malkov

https://arxiv.org/abs/1905.05754v1

https://saic-violet.github.io/learnable-triangulation

 

ICIP 2019

人脸解析 | 通过域适应方法进行弱监督的漫画人脸解析

Weakly-supervised Caricature Face Parsing through Domain Adaptation

Wenqing Chu, Wei-Chih Hung, Yi-Hsuan Tsai, Deng Cai, Ming-Hsuan Yang

https://arxiv.org/abs/1905.05091v1

https://github.com/ZJULearning/CariFaceParsing

 

手势识别 | 设计手势音素。生成更大规模的不同手势,并用CNN识别

Talking with Your Hands: Scaling Hand Gestures and Recognition with CNNs

Okan Köpüklü, Yao Rong, Gerhard Rigoll

https://arxiv.org/abs/1905.04225

https://www.mmk.ei.tum.de/shgd/

 

域适应 | 提出一种叫Virtual Mixup Training 的正则化方法,用于非监督学习的域适应

Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation

Xudong Mao, Yun Ma, Zhenguo Yang, Yangbin Chen, Qing Li

https://arxiv.org/abs/1905.04215

(代码将开源)

 

表情识别 | 区域注意力网络用于针对姿态变化和遮挡鲁棒的人脸表情识别

Region Attention Networks for Pose and Occlusion Robust Facial Expression Recognition

Kai Wang, Xiaojiang Peng, Jianfei Yang, Debin Meng, Yu Qiao

https://arxiv.org/abs/1905.04075

https://github.com/kaiwang960112/Challenge-condition-FER-dataset

 

CVPR 2019

超分辨率 | 使用传感器RAW数据进行超分辨率,比RGB图像获得更好的效果

Zoom To Learn, Learn To Zoom

Xuaner Cecilia Zhang, Qifeng Chen, Ren Ng, Vladlen Koltun

https://arxiv.org/abs/1905.05169v1

https://ceciliavision.github.io/project-pages/project-zoom.html

 

 

感慨技术发展太快,人真的很有限,这些项目里肯定有很多有意思的研究,不能一一探究,只能择其一二解读。

 

本周热点推文:

继往开来!目标检测二十年技术综述

精度高、模型小、速度快!梯形DenseNets结构实现语义分割新高度!

 

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