ICCV 2019 开源计算机视觉论文与代码汇总

“ICCV 2019 开源代码链接 论文汇总.docx” 是一份关于2019年国际计算机视觉大会(ICCV 2019)的论文及其开源代码的集合。该会议在2019年10月27日至11月2日在韩国首尔的COEX会议中心举行，共收到了4303篇投稿，较上一届增长了100%，最终接受了1077篇论文，接受率约为25%。此文档整理了部分论文的链接，便于研究者和学习者参考。 以下是几篇论文的详细介绍： 1. 论文题目：One-Shot Domain Adaptation for Person Re-identification 作者：Yang Fu, Yunchao Wei, Guanshuo Wang, Jiwei Li, Xi Zhou, Honghui Shi, Thomas Huang 论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.10144 GitHub地址：https://github.com/OasisYang/SSG 这篇论文探讨了一种用于行人再识别的一次性领域适应方法，旨在解决跨域识别中的挑战，提高模型在不同环境下的泛化能力。 2. 论文题目：Learning Trajectory Dependencies for Human Motion Prediction 作者：Wei Mao, Miaomiao Liu, Mathieu Salzmann, Hongdong Li 论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.05436 GitHub地址：https://github.com/wei-mao-2019/LearnTrajDep 该研究关注人类运动预测，通过学习轨迹依赖关系来改进预测准确性，对于理解和预测复杂的人体动态行为具有重要意义。 3. 论文题目：PR Product: A Substitute for Inner Product in Neural Networks 作者：Zhennan Wang, Wenbin Zou, Chen Xu 论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.13148 GitHub地址：https://github.com/wzn0828/PR_Product 这篇文章提出了一种新的神经网络层，称为PR Product，作为内积的替代，旨在提升模型的表达能力和性能。 4. 论文题目：Photo-Realistic Facial Details Synthesis from Single Image 作者：Anpei Chen*, Zhang Chen*, Guli Zhang, Ziheng Zhang, Kenny Mitchell, Jingyi Yu 论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.10873 GitHub地址：https://github.com/apchenstu/Facial_Details_Synthesis 该研究专注于从单个图像合成逼真的面部细节，利用深度学习技术生成高分辨率、真实感的面部图像，对于图像编辑和增强有显著贡献。 5. 论文题目：Point-based Multi-view Stereo Network 作者：Rui Chen, Songfang Han, Jing Xu, Hao Su 论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.04422 GitHub地址：https://github.com/Wanggcong/Spatial-Temporal-Re-iden 这篇论文提出了基于点云的多视图立体网络，用于3D重建，提高了从不同视角捕获的图像中恢复物体三维结构的精度。 这些论文涵盖了计算机视觉领域的多个方向，包括行人再识别、人体运动预测、神经网络改进、面部细节合成以及3D重建等。通过这些开源代码，研究者和学生可以深入理解算法原理，并应用于实际项目中，促进计算机视觉技术的发展。