​作者丨科技猛兽编辑丨极市平台本文原创首发于极市平台，转载请获得授权并标明出处。大概是全网最详细的何恺明团队顶作 MoCo 系列解读！（上）本文目录1 MoCo v21.1 MoCo v2 的 Motivation1.2 MoCo 相对于 End-to-end 方法的改进1.3 MoCo v2实验2 MoCo v32.1 MoCo v3 原理分析x2.2 MoCo v3 自监督训练 ViT 的不稳

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台本文原创首发于极市平台，转载请获得授权并标明出处。本文目录1 MAE1.1 Self-supervised Learning1.2 Masked AutoEncoder (MAE) 方法概述1.3 MAE Encoder1.4 MAE Decoder1.5 自监督学习目标函数 Reconstruction Target1.6 具体实现方法1.7 ImageNet 实验结

An Invitation to 3-D Vision: From Images to Geometric Models免费下载本书解决了计算机视觉中的一个中心问题-如何使用主要来自线性代数和矩阵理论的技术从一组二维图像中恢复3-D结构和运动。重点在于开发一个统一的框架，以研究3-D场景的多个图像的几何形状并从这些图像中重建几何模型。该书还涵盖了图像形成，基本图像处理和特征提取的相关方面。作者通过

计算机视觉处理方法着重于将概率模型中的学习和推理作为一个统一的主题。它显示了如何使用训练数据来学习观察到的图像数据与我们希望估计的世界各个方面（例如3D结构或对象类别）之间的关系，以及如何利用这些关系来对图像进行新的推断。来自新图像数据的世界。本书以最低限度的前提条件开始，从概率和模型拟合的基础开始，直至读者可以实施和修改以构建有用的视觉系统的真实示例。主要用于高级本科生和研究生，详细的方法介绍也

SNN详解：架构原理、数据集和训练方法

paper: https://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/paper/PAMI_LUT.pdfcode: https://github.com/HuiZeng/Image-Adaptive-3DLUT（即将开源）该文是香港理工大学张磊老师及其学生在图像增强领域的又一颠覆性成果。它将深度学习技术与传统3DLUT图像增强技术详解，得到了一种更灵活、更高效的图像增强

CVPR 2022 已经放榜，本次一共有2067篇论文被接收，接收论文数量相比去年增长了24%。由于每年的 CVPR 全部论文以及相关细节都需要等到六月会议召开才会正式公布，在这之前，为了让大家更快地获取和学习到计算机视觉前沿技术，极市对CVPR022 最新论文进行追踪，包括分研究方向的论文、代码汇总以及论文技术直播分享。CVPR 2022 论文分方向整理会在极市社区进行更新，项目地址：https

本文首发极市平台（微信公众号同名），转载请标明出处。极市平台是国内专业的计算机视觉开发者平台，原文请戳这里。代码以及数据集：https://github.com/ChenyangLEI/flash-reflection-removal项目主页：https://chenyanglei.github.io/flashrr_rfc/index.html论文：https://arxiv.org/pdf/2

作者：chengzi @极市社区原文链接：http://bbs.cvmart.net/topics/481/outstanding-Computer-Vision-Team本帖还在更新中，国内外优秀的计算机视觉团队有很多，我这里只是列举了自己从网络上收集到的，排名不分先后，如有遗漏，还请谅解。同时欢迎小伙伴回帖补充，我会更新到本帖，谢谢~国内高校研究团队北京清华大学：龙明盛，黄高，艾海...

原文链接：http://bbs.cvmart.net/topics/665/CVPR-Best-Paper本文为极市原创文章，如需转载请私信社区管理员 sophie本文汇总了从 2000 ~ 2019年历届** CVPR 会议最佳论文**，附上作者和论文链接(论文题目含超链），部分含论文解读和代码。原文文末有最佳论文合集下载链接~值得注意的是：香港中文大学汤晓鸥教授、博士生何恺明与微软亚洲研...