内容简介：同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流
加入极市 专业CV交流群，与 6000+来自腾讯，华为，百度，北大，清华，中科院 等名企名校视觉开发者互动交流！更有机会与 李开复老师 等大牛群内互动！
同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流 。 点击文末“ 阅读原文 ”立刻申请入群~
前段时间，计算机视觉顶会CVPR 2019 公布了接收结果，极市也对此做了相关报道： 1300篇！CVPR2019接收结果公布，你中了吗？ 。目前官方已公布了接收论文列表，极市已汇总目前公开的所有论文链接及code（目前已更新680篇），今日更新论文如下：
CVPR2019 全部论文汇总：
https://github.com/extreme-assistant/cvpr2019
CVPR2019 论文解读
http://bbs.cvmart.net/topics/287/cvpr201 9
1.Pedestrian Detection with Autoregressive Network Phases
具有自回归网络阶段的行人检测
作者：Garrick Brazil, Xiaoming Liu
https://arxiv.org/abs/1812.00440源码链接： https://github.com/garrickbrazil/AR-Ped
2.MVF-Net: Multi-View 3D Face Morphable Model Regression
MVF-Net：多视图3D面部可变模型回归
作者：Fanzi Wu, Linchao Bao, Yajing Chen, Yonggen Ling, Yibing Song, Songnan Li, King Ngi Ngan, Wei Liu
https://arxiv.org/abs/1904.04473源码链接： https://github.com/Fanziapril/mvfnet
3.Detecting Overfitting of Deep Generators via Latent Recovery
通过潜在恢复检测深度发电机的过度拟合
作者：Ryan Webster, Julien Rabin, Loic Simon, Frederic Jurie
https://arxiv.org/pdf/1901.03396v1.pdf源码链接： https://github.com/ryanwebster90/gen-overfitting-latent-recovery
4.Unsupervised Deep Epipolar Flow for Stationary or Dynamic Scenes
用于静止或动态场景的无监督深度极线流
作者：Yiran Zhong, Pan Ji, Jianyuan Wang, Yuchao Dai, Hongdong Li
https://arxiv.org/pdf/1904.03848v1.pdf源码链接： https://github.com/yiranzhong/EPIflow
5.Isospectralization, or how to hear shape, style, and correspondence
Isospectization，或如何听取形状，风格和通信
作者：Luca Cosmo, Mikhail Panine, Arianna Rampini, Maks Ovsjanikov, Michael M. Bronstein, Emanuele Rodolà
https://arxiv.org/abs/1811.11465v2源码链接： https://github.com/lcosmo/isospectralization
6.Exploring the Bounds of the Utility of Context for Object Detection
探讨用于物体检测的上下文效用的界限
作者：Ehud Barnea, Ohad Ben-Shahar
https://arxiv.org/abs/1711.05471v4源码链接： https://github.com/EhudBarnea/ContextAnalysis
7.Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results
Deformable ConvNets v2：更加可变形，更好的结果
作者：Xizhou Zhu, Han Hu, Stephen Lin, Jifeng Dai
https://arxiv.org/pdf/1811.11168v2.pdf源码链接： https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets
8.From Recognition to Cognition: Visual Commonsense Reasoning(Oral)
从认知到认知：视觉常识推理
作者：Rowan Zellers, Yonatan Bisk, Ali Farhadi, Yejin Choi
https://arxiv.org/pdf/1811.10830v2.pdf源码链接： https://github.com/rowanz/r2c
9.Unsupervised Visual Domain Adaptation: A Deep Max-Margin Gaussian Process Approach（Oral)
Unsupervised Visual Domain Adaptation：深度最大边缘高斯过程方法
作者：Minyoung Kim, Pritish Sahu, Behnam Gholami, Vladimir Pavlovic
https://arxiv.org/pdf/1902.08727.pdfhttps://github.com/seqam-lab/GPDA
*延伸阅读
点击左下角 “ 阅读原文 ”， 即可申请加入极市 目标跟踪、目标检测、工业检测、人脸方向、视觉竞赛等技术交流群， 更有每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流， 一起来让思想之光照的更远吧~
△长按关注极市平台
觉得有用麻烦给个在看啦~
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:
- OpenPCDet：点云3D目标检测开源库
- 目标检测的稀疏对抗攻击，代码已开源
- 牧云（CloudWalker）开源手记 | Webshell 监控检测策略初探
- 绝对不能错过的5款开源入侵检测工具
- 亚马逊提出目标检测训练秘籍（代码已开源）
- Facebook开源其Java竞争条件检测工具RacerD
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
3D游戏设计与开发
2011-9 / 28.00元
《3D游戏设计与开发》，本书共分为九章：第一章主要对计算机游戏设计和3D游戏引擎进行简单介绍；第二章介绍3D游戏开发基础和Torque引擎的各种对象；第三章详细讲解游戏编程的语言及其语法；第四章详细介绍了Torque引擎编辑器的应用；第五章至第六章介绍了3D游戏的环境、角色和物品的制作；第七章讲解如何实现游戏音效；第八章详细介绍3D网络游戏的创建方法；第九章讲解如何掌握3D资源导入Torque引擎......一起来看看 《3D游戏设计与开发》 这本书的介绍吧!
