CV Code | 本周新出電腦視覺開源程式碼匯總
- 2019 年 12 月 27 日
- 筆記
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大家好，又到了周末盤點一周CV開源程式碼的時間！
很高興這一模組已經被大家所認可。
過去的一周：
MobileNetV3 的開源猶如一陣旋風，突然出現了幾十個項目。
C3F 的開源使得人群計數領域終於有了自己的框架。（開發者就在我們52CV行人群里哦）
百度開源YOLOv3，再一次為 PaddlePaddle 刷了存在感。
還有語義分割、目標跟蹤、表情識別、姿態估計、超解析度等的開源程式碼，他們來自最近新出的論文，對於相關方向的同學肯定很有借鑒意義。
一起來看看吧～
https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3
https://github.com/gjy3035/C-3-Framework
快到沒朋友的YOLOv3有了PaddlePaddle 預訓練模型，精度更高了！
https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/v1.4/PaddleCV/yolov3/README_cn.md
語義分割 | 高效的梯形風格的DenseNets網路LDN，用於大影像的語義分割
Efficient Ladder-style DenseNets for Semantic Segmentation of Large Images
Ivan Krešo, Josip Krapac, Siniša Šegvić
https://arxiv.org/abs/1905.05661v1
（程式碼將於論文被接收後開源，還未公布地址）
目標跟蹤 | 研究從相關濾波跟蹤演算法中去除常見的Cosine Window機制,與傳統演算法和深度學習演算法相比都取得了不錯的精度。
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
顯著性 | 利用眼動數據進行顯著性建模
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人臉建模 | 使用單影像進行3D人臉形狀回歸
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
對抗攻擊 | 通過有效的組合優化進行簡單的黑盒對抗性攻擊
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
數據增廣 | 增廣策略學習
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
點雲數據處理識別 | 使用局部空間注意力模型的點集特徵學習
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
姿態估計| 多視圖3D人體姿態估計，構建可學習的三角測量
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
人臉解析 | 通過域適應方法進行弱監督的漫畫人臉解析
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
手勢識別 | 設計手勢音素。生成更大規模的不同手勢，並用CNN識別
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/
域適應 | 提出一種叫Virtual Mixup Training 的正則化方法，用於非監督學習的域適應
Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation
Xudong Mao, Yun Ma, Zhenguo Yang, Yangbin Chen, Qing Li
https://arxiv.org/abs/1905.04215
（程式碼將開源）
表情識別 | 區域注意力網路用於針對姿態變化和遮擋魯棒的人臉表情識別
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
超解析度 | 使用感測器RAW數據進行超解析度，比RGB影像獲得更好的效果
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
感慨技術發展太快，人真的很有限，這些項目里肯定有很多有意思的研究，不能一一探究，只能擇其一二解讀。
