paper: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Zhang_3D_Registration_With_Maximal_Cliques_CVPR_2023_paper.pdf CVPR2023最佳学生论文，读过后，感觉效果不错，来尝试简单复现一下！！！ 【有问题，欢迎留言、进群讨论或私聊，群：392784757】 环境配置 复现环境：windows + cmake 3.27 + vs2019 论文代码：https://github.com/zh…

DSConv 是ICCV2023 提出的一种受变形卷积启发提出的融合拓扑控制的卷积，其主要针对血管类似的细长形态目标的分割，具体内容可以去阅读论文：https://arxiv.org/abs/2307.08388 所以如果你的项目中有类似血管这种细长形态的目标，可以尝试一下蛇形卷积 代码链接 ：https://github.com/YaoleiQi/DSCNet 主要文件就是 DSConv.py，首先测试了经过DSConv的维度前后变化， from models.DSConv_dev import My_DSCon…

个人理解： 使用 集成 多个学生网络 来预测 经过在其他数据集预训练的老师网络，通过这种所谓的 预测不确定性 ，各学生网络 针对同一张图片【图片中的各个patch p(r,c)】 老师的输出作为 回归目标；此时 学生网络的预测不确定性和回归的误差 就作为了异常分数； 进一步，为了得到一个 能够输出 discriminative embeddings 的老师网络，作者使用了 两种方法来实现这一效果： 蒸馏一个效率低但性能强大的 分类网络 知识，这里面涉及到的一个损失 L_k 自监督 metric learning t…

Abstract mask rcnn 是在 Faster r-cnn 基础上增加了一个 mask预测分支，因此被命名 检测速度大概 在 5fps mask rcnn 也适用于其他任务，如人体姿态估计 Introduction 视觉社区在很短的时间内，对目标检测和语义分割的结果进行了迅速改进。 在很大程度上，这些进步是由强大的 baseline system 驱动的，例如，Fast/Faster R-CNN 和 FCN 分别用于物体检测和语义分割。这些方法在概念上是直观的，并提供了灵活性和稳健性，同时还有快速的训练和…