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2017年度10大值得读的cv方面的paper
标签:
2017
,
cv
2018-01-31
目录
1. Mask R-CNN
2. Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
3. A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection
4. Bayesian GAN
5. Interpretable R-CNN
6. Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation
7. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
8. High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs
9. Triple Generative Adversarial Nets
10. Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
参考
2017年度最值得读的AI论文 | CV篇 · 评选结果公布
1. Mask R-CNN
2. Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
3. A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection
4. Bayesian GAN
5. Interpretable R-CNN
6. Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation
7. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
8. High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs
9. Triple Generative Adversarial Nets
10. Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
原创文章,转载请注明出处!
本文链接:
http://hxhlwf.github.io/posts/cv-2017-cv-papers.html
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