文件名称：SotA-CV:最新的计算机视觉深度学习方法库
文件大小：19KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 00:59:10
research computer-vision deep-learning neural-network neural-networks
SotA-CV 最新的深度学习资源库可用于计算机视觉。 它旨在收集和维护有关计算机视觉最新发展的最新信息，以促进深度学习的研究工作。 与协作跟踪研究进度的其他尝试不同，此存储库提供定量评估的汇总结果。 这样的做法可以大大简化最初的文献搜索和准备对您自己的结果进行比较研究的过程。 任务 内容 去做 半监督分类 弱监督语义分割 场景识别 动作识别 形状识别 人脸识别 脸部对齐 关键点和地标检测 实例细分 人工解析 显着性检测 运动结构 图片字幕 表面重建 逆图形 对象定位 光学字符识别 图像表示和特征学习 医学影像 图像共同细分 视觉追踪 视觉问答 光流估计 图像检索 立体声匹配 影像合成 结构学习 图像修复 轨迹预测 图像变形 领域适应 对抗攻击与防御 数据集 内容 COCO-检测2016 会费 拉请求是最欢迎的。 为了使材料更加连贯，请遵循数据集和问题模板中的示例。 为了方便起见，
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