1.【CVPR2024】阿里云人工智能平台PAI像编辑算法论文入选CVPR2024
2.精选了61篇三维点云顶会论文及源码分享，图像含2023最新
3.介绍我们的源码CVPR论文
4.如何用github找到需要的代码?
5.极市平台-专栏文章导航
6.如何评价cvpr2021的论文接收结果?

【CVPR2024】阿里云人工智能平台PAI像编辑算法论文入选CVPR2024

       近期，阿里云人工智能平台PAI在计算机视觉与模式识别顶级国际会议CVPR-中展示的图像图像编辑算法研究成果，彰显了其在AI图像领域的源码最新进展与卓越水平。该论文的图像发表，是源码webservice源码阿里云与华南理工大学贾奎教授团队共同努力的结晶。CVPR会议是图像全球计算机视觉和模式识别领域的权威平台，此次入选体现了PAI研发的源码图像编辑算法已达到国际先进水平，获得了学术界的图像广泛认可。

       基于文本引导的源码图像编辑技术，用户只需输入简单的图像文字指令，就能实现对的源码多种非专业编辑操作，涵盖颜色调整、图像物体添加或移除、源码风格转换等。图像这种交互式的编辑方法使得图像编辑过程更加便捷，增强了用户的创意表达。

       当前先进图像编辑方法，如Prompt-to-Prompt（P2P）和Plug-and-Play（PnP）策略，运用交叉注意力图的替换或自注意力注入，以精准调整图像的特定区域，但过度调整容易导致意外结果或编辑失败。而Free-Prompt-Editing（FPE）算法，通过去噪阶段替换指定注意力层的自注意力图，打破了对源提示的依赖，适合实际图像编辑场景。

       FPE算法的引入，强化了稳定扩散模型中注意力图的理解，并为文本引导图像编辑提供了一套可实施的解决方案。此算法展示了在合成图像上高效编辑的能力，图2为实例过程展示。图4、5和图6分别展现了FPE在合成图像编辑、应用于不同扩散模型编辑，以及与当前顶尖图像编辑技术对比的结果。这些成果表明，FPE技术适用于多类扩散模型，批量转pdf源码能高效地完成性别、年龄、发型、背景等编辑任务，同时保持原图结构的细节。

       为了促进研究和应用，阿里云的Free-Prompt-Editing算法源代码已计划整合进自然语言处理框架EasyNLP中，欢迎各界的开发者和研究者探索。同时，阿里巴巴人工智能平台PAI持续招聘算法研究与应用人才，专注于深度学习领域的技术前沿，包括大语言模型和多模态AI生成内容（AIGC）相关算法。有意者请将简历发送至chengyu.wcy@alibaba-inc.com。

       论文详细信息：《通过稳定扩散理解跨和自我注意力在文本引导图像编辑中的应用》，作者包括刘冰雁、汪诚愚、曹庭锋、贾奎、黄俊。论文原文可在arxiv平台查看。

精选了篇三维点云顶会论文及源码分享，含最新

       三维点云技术在自动驾驶、机器人和增强现实等领域得到广泛应用。近年来，随着深度学习的发展，3D点云技术成为计算机视觉研究的热点，面临数据获取、处理、分析和应用的挑战。学姐整理了近三年各大顶会中关于3D点云的论文，共篇，供有志于发表论文的同学参考。

       以下是其中几篇论文的简介：

       CVPR

       1. Attention-based Point Cloud Edge Sampling (APES)

       该文提出了一种基于注意力的点云边缘采样方法，通过提取轮廓上的显著点，在多个任务中表现出良好性能。

       2. IterativePFN: True Iterative Point Cloud Filtering

       作者提出了迭代点云过滤网络IterativePFN，iapp源码新快它通过内部模拟真实的迭代过滤过程，使用新颖的损失函数训练，能捕捉中间过滤结果之间的关系。

       3. ULIP: Learning a Unified Representation of Language, Images, and Point Clouds

       该文提出ULIP，通过预训练学习统一的多模态表示，克服训练三元组不足的问题，利用图像文本模型获得共享的视觉语义空间。

       4. SCPNet: Semantic Scene Completion on Point Cloud

       论文提出了改进语义场景完成性能的方法，包括重新设计完成子网络、设计师生知识蒸馏和使用泛光分割标签校正完成标签。

       5. ACL-SPC: Adaptive Closed-Loop system for Self-Supervised Point Cloud Completion

       该论文提出自监督的点云补全框架ACL-SPC，可进行同域训练和测试，无需合成数据，使用自适应闭环系统实现无先验信息的点云自监督补全。

       6. Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds

       论文提出一个端到端框架，学习视觉的人机交接控制策略，通过训练实现从模拟到真实的有效迁移。

       7. PartManip: Learning Cross-Category Generalizable Part Manipulation Policy from Point Cloud Observations

       该文构建了基于部件的跨类别物体操作基准，提出了专家示教和对抗学习方法，实现基于稀疏点云的通用跨类别物体操作策略学习。

       8. PiMAE: Point Cloud and Image Interactive Masked Autoencoders for 3D Object Detection

       论文提出了跨模态自监督预训练框架PiMAE，通过交互、共享解码器和跨模态重建模块，提升点云和图像的表示学习。

       9. Complete-to-Partial 4D Distillation for Self-Supervised Point Cloud Sequence Representation Learning

       本文提出了一种4D自监督预训练方法，将4D表示学习表述为一个teacher-student知识蒸馏框架，提高学生模型的学习能力。

       ICCV

       . Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions

       该文提出了一个面向3D检测和分割模型鲁棒性的基准测试集Robo3D，旨在探究模型在非理想场景下的可靠性。

介绍我们的CVPR论文

       我们的新论文，Noise-Tolerant Paradigm for Training Face Recognition CNNs，在CVPR 获得终审接收通知，现正式向大家介绍。

       CVPR，全称IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，是星辰抄底指标源码计算机视觉与模式识别领域的顶级会议，其影响力在Google学术的最新排名中位居计算机学科第一。

       训练人脸模型时，深度学习方法对数据集的规模和质量有极高要求。MS-Celeb-1M数据集虽包含大量人脸图像，但错误标注率高达近%，大规模数据集的审核优化成本巨大。这导致人脸领域的竞争集中在有能力获取大规模高质量数据集的企业。

       我们专注于人脸识别问题多年，研究成果在各大公开测试集中与一线厂商保持相近水平。然而，数据质量和规模是我们面临的最大瓶颈。于是，我们尝试降低对高质量数据的依赖，新论文即介绍一种创新方法。

       该方法不再依赖人工优化数据集，而是利用人脸识别模型特性，在训练过程中识别并自动调节错误标注样本的权重。通过文中提出的cos[公式]分布判断错误标注可能性，最终在低质量数据上得到的模型识别准确率优于高质量数据训练的模型。这意味着，研究人员可通过互联网构建超大规模但质量相对较低的数据集，提升人脸识别模型性能。

       评审专家一致认可新方法的创新性和实用性，尽管论文准备仓促，实验与理论完整性受到一定挑战。我们已采纳反馈，近期将在Arxiv和GitHub上发布论文与源码，敬请期待。

如何用github找到需要的代码?

       找到所需GitHub代码的实用指南

       在整理学习CVPR论文时，寻找源码成为一项关键任务。结合多方信息和个人经验，以下是一些有效的资源和策略，帮助您高效地在GitHub上找到所需代码。

       有价值的网址

       1. paperswithcode

       paperswithcode整合了arXiv上最新机器学习研究论文，并关联了论文在GitHub上的代码。这是加盟站源码 采集一个一站式查找资源。

       搜索建议

       2. 查找论文作者的个人主页

       通过Google搜索论文名称与作者姓名，访问作者的个人主页。在许多情况下，他们会在主页上提供论文链接与代码资源，有时甚至有您在其他网站上找不到的内容。

       调整搜索策略

       3. 更改搜索关键字

       使用“开发语言+论文关键字”的方式搜索，可以找到其他牛人在实现论文代码时的贡献，这些代码可能正是您需要的。

       直接联系作者

       4. 联系论文作者

       查阅论文或作者的个人主页，寻找****。通过直接联系作者，询问代码资源，往往能获得第一手的信息。

       总结经验，希望本文能为您的学术研究提供有价值的帮助。

极市平台-专栏文章导航

       极市平台专栏文章导航，为你分类整理前沿技术资讯，助你轻松查找所需内容。涵盖CVPR、ECCV、数据集与工具、极市直播-技术分享、目标检测、行人检测与行人重识别、目标跟踪、图像分类与图像处理、图像分割、人脸、三维与动作识别、文本检测与异常检测、工业检测、自动驾驶等多个领域。以下精选内容让你一网打尽：

       CVPR专题：

       - 至年CVPR最佳论文汇总，历年经典尽收眼底；

       - CVPR最全整理，论文下载、Github源码、直播视频、论文解读应有尽有；

       - 目标检测、行人检测、行人重识别、单阶检测、联合分割、多人三维姿态、算力限制下实战等精彩直播分享；

       - ECCV与ICCV的算法总览、Oral论文与代码，深度解析最新技术动态；

       - 数据集与工具集的实用资源，助你高效研究与实践。

       技术分享直播：

       - 极市直播，多位顶级专家深入讲解ICCV、CVPR、ECCV等顶会论文，分享最新技术成果与实践心得；

       - 从人群密度分析、视觉SLAM、语义分割到工业检测、自动驾驶，覆盖广泛技术领域；

       - 高效训练平台与OpenVINO™工具集加速推理的实战经验分享，助你提升技术实力。

       目标检测专题：

       - 深度解析目标检测技术，从理论到实践，覆盖数据集、算法、工具与实战案例；

       - 白话mAP，轻松理解目标检测评价指标；

       - 最新算法如IoU-Net、FoveaBox、Grid R-CNN Plus等，助你紧跟技术前沿。

       行人检测与行人重识别：

       - ECCV与ECCV 论文，探索行人检测与行人重识别技术；

       - ALFNet、Bi-box行人检测等创新方法，提升行人检测准确率；

       - 基于开源工具的图像处理算法解析，深入理解技术细节。

       目标跟踪：

       - Siamese网络在单目标跟踪中的应用，CVPR Orals等精彩内容；

       - 基于孪生网络的跟踪算法汇总，助力你深入学习跟踪技术。

       图像分类与图像处理：

       - 分类网络结构梳理，SENet与SKNet等最新进展；

       - 基于开源工具的图像处理算法解析，提升图像处理能力。

       图像分割：

       - 域迁移分割算法，即插即用的高效解决方案；

       - 常用语义分割架构综述与代码复现，助你快速入门图像分割。

       人脸识别：

       - 三维人脸几何估计、轻量级通用人脸检测器、移动端人脸算法全栈项目等资源；

       - 最快CNN人脸检测算法开源，人脸识别相关资源汇总，深度解析人脸识别技术。

       三维与动作识别：

       - 单目无监督深度估计与视觉里程计，超越双目算法的创新方法；

       - 旷视科技研发总监俞刚的Human pose Estimation直播分享，带你领略动作识别的前沿技术。

       文本检测与异常检测与工业检测：

       - OCR文本检测干货、时序数据异常检测工具与数据集，涵盖工业检测的资源汇总。

       自动驾驶与求职攻略：

       - 袁源Jerry讲解机器学习与深度学习在自动驾驶中的应用，分享行业洞察；

       - 国内外优秀计算机视觉团队汇总，为求职提供参考；

       - AI名企内推汇总，助力你获取优质工作机会。

       小白必看与面试干货：

       - 技术干货精选，涵盖基础知识与面试秘笈；

       - 计算机视觉每日论文速递，紧跟学术动态；

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       活动与实践：

       - CV榜单分享会，技术进展与未来展望；

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       极市平台专栏文章导航，致力于打造技术资源的高效汇聚地，助你快速成长，探索技术的无限可能。

如何评价cvpr的论文接收结果?

       本届CVPR论文接收结果令人满意，实习期间参与的两个项目——RepVGG和Diverse Branch Block（简称ACNet v2）均成功入选。RepVGG是一款基于VGG架构的极简设计，摒弃了分支结构，仅采用3x3卷积层，该设计在ImageNet数据集上达到.5%的准确率，与当前顶尖架构如RegNet相比，性能有明显提升。项目源代码和模型已开放，GitHub上收获+星。

       Diverse Branch Block设计了一种通用的构建模块，通过将平均池化、1x1卷积和3x3卷积连续连接的块（Inception-like block）替换传统卷积，大幅提升了模型的微观结构复杂度。独特之处在于，该复杂块在训练结束后可转换为一个单一卷积层，保证了模型最终大小和速度与使用普通卷积的模型一致。

       两个项目共通之处在于均采用结构重参数化技术，即一组参数可对应多个结构，通过等价转换实现结构间的等效替换。结构重参数化的应用包括ACNet（ICCV-）、ResRep（去年的剪枝方法）等。这种技术不仅能够提高模型性能，实现无损压缩，还简化了架构设计。

       总结而言，重参数化技术展现出巨大的潜力，既能暴力提升性能，又能实现无损压缩，简化架构设计。未来有望挖掘更多应用。

Yolov8魔术师：卷积变体大作战，涨点创新对比实验，提供CVPR、ICCV等改进方案

       独家改进方案，针对Yolov8，提供多种卷积变体，包括DCNV3、DCNV2、ODConv、SCConv、PConv、DynamicSnakeConvolution、DAT等，旨在提升网络性能与创新性。结合CVPR、ICCV等前沿改进方案，为Yolov8创新保驾护航，助力科研对比实验。

       针对不同网络架构（Yolov5、Yolov7、Yolov8等）提供详细的魔改指南与源码，轻松实现网络自定义。通过专栏深入解析各项技术，实现网络性能的全面优化。

       专注于提升小目标、遮挡物、难样本的处理能力，持续更新不同数据集的性能提升情况。

       动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）

       结合CVPR论文，提出了一种动态蛇形卷积技术，针对血管、道路等拓扑管状结构的精确分割，通过自适应关注细长和曲折局部结构，增强感知能力，实现管状结构分割任务的性能提升。

       DCNV3

       基于DCNv2的改进，DCNV3通过共享投射权重、引入多组机制和采样点调制标量归一化等策略，优化参数复杂度，提升网络性能，实现模型涨点。

       DCNV2

       DCNV2通过调制模块和多个调制后的DCN模块的组合，增强了网络的特征多样性，实现小目标的性能提升。

       Partial Convolution（PConv）

       引入PConv结构，通过减少冗余计算和内存访问，有效提取空间特征，实现网络性能的提升。

       Deformable Attention Transformer（DAT）

       结合Pyramid Backbone，构建可变形的注意力Transformer，显著增强模型的稀疏注意力表示能力，实现图像分类和密集预测任务的性能提升。

       SCConv（空间和通道重建卷积）

       SCConv模块通过空间重建单元（SRU）和通道重建单元（CRU）减少冗余计算，促进代表性特征学习，有效降低网络复杂性和计算成本。

       ODConv（Omni-Dimensional Dynamic Convolution）

       ODConv通过多维注意力机制，对卷积核空间的四个维度进行灵活的注意力学习，引入动态卷积策略，提升网络的特异性学习能力，适用于多种CNN骨干网络。

       以上技术的集成与创新，为Yolov8提供了多种增强方案，助力模型在小目标检测、遮挡物处理、难样本性能提升等方面实现显著性能提升，同时结合CVPR、ICCV等改进方案，实现模型的持续优化与创新。