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作者：Albert Lee
https://zhuanlan.zhihu.com/p/142452685
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1、Cvpr2020 Code
CVPR 2020 論文開源項目合集
https://github.com/amusi/CVPR2020-Code
2、Flownet2
藉助深層網絡進行光流估計
https://github.com/lmb-freiburg/flownet2
3、Awesome Cv Paper Review
計算機視覺各個方向論文速覽
https://github.com/Sophia-11/Awesome-CV-Paper-Review
4、Papers
讀過的CV方向的一些論文，圖像生成文字、弱監督分割等
https://github.com/wangleihitcs/Papers
5、Awesome_deep_learning_interpretability
深度學習近年來關於神經網絡模型解釋性的相關高引用/頂會論文(附帶代碼)
https://github.com/oneTaken/awesome_deep_learning_interpretability
6、Cv_paperdaily
CV 論文筆記：
https://github.com/ming71/CV_PaperDaily
7、Vibe
用於人體姿勢和形狀估計的視頻推理
https://github.com/mkocabas/VIBE
8、Ghostnet
在ImageNet上提供了TensorFlow代碼和GhostNet的預訓練模型
https://github.com/huawei-noah/ghostnet
9、Cvpr 2019 Paper Statistics
接受率的統計和可視化，CVPR 2019主要計算機視覺會議（CVPR 2019）接受論文的關鍵詞
https://github.com/hoya012/CVPR-2019-Paper-Statistics
10、Deep_metric
Deep Metric Learning
https://github.com/bnu-wangxun/Deep_Metric
11、Bundlefusion
[Siggraph 2017] BundleFusion:使用在線表面重新整合進行實時全局一致的三維重建
https://github.com/niessner/BundleFusion
12、Deepalignmentnetwork
一種用於人臉對齊的深度神經網絡
https://github.com/MarekKowalski/DeepAlignmentNetwork
13、Demon
一種用於從兩個投影重建場景的計算機算法
https://github.com/lmb-freiburg/demon
14、Epipolarpose
在這項工作中，我們提出了一種自監督學習的三維人體姿態估計方法，它不需要任何三維地面真實數據或相機提取。在訓練過程中，EpipolarPose從多視圖圖像中估計出二維位姿，然後利用epipolar geometry獲得三維位姿，利用camera geometry訓練出三維位姿估計器。在測試時間，它只需要一個RGB圖像產生一個3D位姿的結果，可查看demo.ipynb。這裏，我們在Human3.6M數據集上展示了我們的模型的一些示例輸出。對於每組結果，我們首先顯示輸入圖像，然後顯示ground truth、全監督模型和self - supervised模型輸出。
https://github.com/mkocabas/EpipolarPose
15、Fsa Net
[CVPR19] FSA-Net:從單個圖像學習用於頭部姿態估計的細粒度結構聚合
https://github.com/shamangary/FSA-Net
16、Depth Vo Feat
單目深度估計的無監督學習和深度特徵重構的視覺里程計
https://github.com/Huangying-Zhan/Depth-VO-Feat
17、So Net
SO-Net是一個處理2D/3D點雲的深度網絡架構。它支持各種應用，包括但不限於分類，形狀檢索，分割，重建。
https://github.com/lijx10/SO-Net
18、Mimicry
Mimicry是一個輕量級的PyTorch庫，旨在實現GAN研究的可重複性。
https://github.com/kwotsin/mimicry
19、Mvpose
從多個視圖進行快速可靠的多人3D姿勢估計
https://github.com/zju3dv/mvpose
20、Zooming Slow Mo Cvpr 2020
https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020
21、Fbrs_interactive_segmentation
https://github.com/saic-vul/fbrs_interactive_segmentation
22、Scan2cad
Scan2CAD是一種新穎的數據驅動方法，可學習將形狀數據庫中的3D CAD模型與3D掃描對齊。
https://github.com/skanti/Scan2CAD
23、Flownet2 Docker
包含一個Dockerfile和腳本，以構建和運行神經網絡在Docker容器中進行光流估計，還提供了一些示例數據來測試網絡。
https://github.com/lmb-freiburg/flownet2-docker
24、3d Object Detection
與三維物體檢測相關的論文和代碼
https://github.com/Yvanali/3D-Object-Detection
25、Ylg
[CVPR 2020] Official Implementation: "Your Local GAN: Designing Two Dimensional Local Attention Mechanisms for Generative Models".
https://github.com/giannisdaras/ylg
