专栏首页CVerECCV 2020 放榜!一文看尽10篇论文的开源项目(检测/GAN/SR等方向)

ECCV 2020 放榜!一文看尽10篇论文的开源项目(检测/GAN/SR等方向)

重磅干货,第一时间送达

前言

ECCV 2020 刚刚公布获奖结果!先恭喜各位论文被收录的同学。ECCV 2020 有效投稿数为5025,最终收录1361篇论文,录取率是27%。其中104篇 Oral、161篇 Spotlights,剩下皆为Poster。

"不开源,就是耍流氓","开源,就是生产力",这是我们经常调侃的话术。因为我们经常看到一些所谓重磅或者心仪的论文后,会赶紧看看有没有开源。所以 Amusi 专门快速整理了 10多篇 ECCV 2020代码开源的论文。链接如下,欢迎大家提交issue,分享你的ECCV 2020开源工作。

https://github.com/amusi/ECCV2020-Code

ECCV 2020 代码开源论文目录

  • 2D目标检测
  • 3D目标检测
  • GAN
  • 3D点云(分类/分割/配准/补全等)
  • 超分辨率
  • 显著性检测
  • 轨迹预测

2D目标检测

Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training

  • 论文:https://arxiv.org/abs/2004.06002
  • 代码:https://github.com/hkzhang95/DynamicRCNN

在COCO上50.1 AP!表现SOTA!性能优于TridentNet、Libra R-CNN等网络,代码刚刚开源!

作者团队:中科院&国科大&图森未来(王乃岩)

遥感旋转目标检测

Arbitrary-Oriented Object Detection with Circular Smooth Label

  • 论文:https://arxiv.org/abs/2003.05597
  • 代码:https://github.com/Thinklab-SJTU/CSL_RetinaNet_Tensorflow

在DOTA数据集上,表现SOTA!性能优于R3Det、APE、Mask OBB等网络,代码即将开源!

作者团队:上海交通大学(杨学等)

3D目标检测

EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection

  • 论文:暂无
  • 代码:https://github.com/happinesslz/EPNet

GAN

XingGAN for Person Image Generation

  • 论文:暂无
  • 代码:https://github.com/Ha0Tang/XingGAN

3D点云(分类/分割/配准/补全等)

3D点云补全

GRNet: Gridding Residual Network for Dense Point Cloud Completion

  • 论文:https://arxiv.org/abs/2006.03761
  • 代码:https://github.com/hzxie/GRNet

表现SOTA!性能优于MSN、TopNet和FoldingNet等网络

作者团队:哈工大&商汤&南洋理工大学&港中文&鹏城实验室

超分辨率

图像超分辨率

Spatial-Angular Interaction for Light Field Image Super-Resolution

  • 论文:https://arxiv.org/abs/1912.07849
  • 代码:https://github.com/YingqianWang/LF-InterNet

Invertible Image Rescaling

  • 论文:https://arxiv.org/abs/2005.05650
  • 代码:https://github.com/pkuxmq/Invertible-Image-Rescaling

显著性检测

BBS-Net: RGB-D Salient Object Detection with a Bifurcated Backbone Strategy Network

  • 论文:暂无
  • 代码:https://github.com/DengPingFan/BBS-Net

Highly Efficient Salient Object Detection with 100K Parameters

  • 论文:https://arxiv.org/abs/2003.05643
  • 代码:https://github.com/MCG-NKU/Sal100K

超轻量级显著性目标检测网络,参数量仅100K左右!表现SOTA!性能优于PoolNet、PiCANet等网络。

作者团队:南开大学(程明明组)&依图科技(颜水成)

轨迹预测

SimAug: Learning Robust Representations from 3D Simulation for Pedestrian Trajectory Prediction in Unseen Cameras

  • 论文:https://arxiv.org/abs/2004.02022
  • 代码:https://github.com/JunweiLiang/Multiverse

本文分享自微信公众号 - CVer(CVerNews),作者:Amusi

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-07-03

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