CVPR‘2023 | PIDNet: 基于注意力机制引导的实时语义分割网络架构，完美解决空间细节、上下文和边界信息
Title: PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID ControllersPaper: https://arxiv.org/pdf/2206.02066.pdfCode: https://github.co...
CVPR 2023 | 清华黄高团队提出适配边端和云端的即插即用型高效神经网络网络架构——Slide-Transformer
Title: Slide-Transformer: Hierarchical Vision Transformer with Local Self-AttentionPaper: https://arxiv.org/pdf/2304.04237.pdfCode: https://github.com...
CVPR'2023 | Nerf-Stereo: 利用NeRF来训练双目立体匹配网络的新范式！
Title: NeRF-Supervised Deep StereoPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.17603.pdfCode: https://github.com/fabiotosi92/nerf-supervised-deep-stereo导读本文介绍了一个...
CVPR 2023 | IGEV-Stereo & IGEV-MVS：双目立体匹配网络新SOTA!
Title: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo MatchingPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.06615.pdfCode: https://github.com/gangweiX/IGEV导读Compar...
CVPR‘2023 Highlight | Point-NN: 即插即用，无需训练的非参数点云分析网络！
Title: Parameter is Not All You Need: Starting from Non-Parametric Networks for 3D Point Cloud AnalysisPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.08134.pdfCode...
北大&港大 CVPR 力作 | ESRT: 集轻量高效于一体的单图超分网络
Title: Transformer for Single Image Super-ResolutionPDF: https://arxiv.org/pdf/2108.11084Code: https://github.com/luissen/ESRT导读基于深度学习的单张图像超分辨率(Single...
CVPR‘2023 即插即用系列! | BiFormer: 通过双向路由注意力构建高效金字塔网络架构
Title: BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing AttentionPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdfCode: https://github.com/rayleizhu...
CVPR 2019|APCNet：基于全局引导的局部匹配度自适应金字塔上下文网络
🏆本篇论文发现了一种全局引导的局部匹配度（Global-guided Local Affinity (GLA))特征，用于构造上下文语义信息。基于此特性，作者设计了自适应上下文模块，构建自适应金字塔上下文网络（APCNet）。在不使用COCO数据集预训练模型的情况下，获得了2019年...
CVPR 2021 | CA：用于高效移动网络设计的同位注意力 | 代码开源
Coordinate Attention (CA) 可以插入到移动网络中，如助力MobileNetV2、EfficientNet等网络涨点，性能优于SE、CBAM等注意力模块，还可提高检测、分割性能，代码已开源！作者单位：南洋理工大学代码：https://github.com/Andrew-Qibi...
【CVPR 2021】Cylinder3D：用于LiDAR点云分割的圆柱体非对称3D卷积网络
【CVPR 2021】Cylinder3D：用于LiDAR点云分割的圆柱体非对称3D卷积网络
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