ICCV2017 论文浏览记录(转)
mark一下,感谢作者分享!
作者将ICCV2017上的论文进行了汇总,在此记录下来,平时多注意阅读积累。
之前很早就想试着做一下试着把顶会的论文浏览一遍看一下自己感兴趣的,顺便统计一下国内高校或者研究机构的研究方向,下面是作为一个图像处理初学者在浏览完论文后的 觉得有趣的文章:
ICCV2017 论文浏览记录
1.google deepmind :Look, Listen and Learn 多信息融合感觉很厉害
2.The Weizmann Institute of Science:Non-Uniform Blind Deblurring by Reblurring 非均匀盲模糊
3.中科大(微软亚洲研究院) :CVAE-GAN: Fine-Grained Image Generation through Asymmetric Training 对抗网络对物体分类
4.University of California:Exploiting Spatial Structure for Localizing Manipulated Image Regions CNN+LSTM 图像处理
5.CVLab, EPFL, Lausanne, Switzerland:Deep Occlusion Reasoning for Multi-Camera Multi-Target Detection 对比RCNN有优势
6.Computer Vision Lab, TU Dresden :Bounding Boxes, Segmentations and Object Coordinates:How Important is Recognition for 3D Scene Flow Estimation in Autonomous Driving Scenarios 无人驾驶,车的检测
7.University of Pennsylvania:Am I a Baller? Basketball Performance Assessment
from First-Person Videos 第一视角来评估篮球运动员的表现
8.Institute of Geodesy and Photogrammetry, ETH Zurich(苏黎世理工):Semantically Informed Multiview Surface Refinement 图像语义分割
9.University of Maryland:Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code(听名字好像很牛逼)
10.Michigan State University:Illuminating Pedestrians via Simultaneous Detection & Segmentation 行人检测分割
11.The University of Nottingham:Binarized Convolutional Landmark Localizers for Human Pose Estimation and Face Alignment with Limited Resources 人体检测
12.University of Surrey Guildford:SubUNets: End-to-end Hand Shape and Continuous Sign Language Recognition CNN+LSTM端到端的手语识别
13.CMU:One Network to Solve Them All — Solving Linear Inverse Problems using Deep Projection Models 图像修复
14.南理工(南大):Adversarial PoseNet: A Structure-aware Convolutional Network for Human Pose Estimation 人姿态估计
15.Intel Labs:Fast Image Processing with Fully-Convolutional Networks,图片的后期处理,爱摄像的可以看
16.北航:Look, Perceive and Segment: Finding the Salient Objects in Images
via Two-stream Fixation-Semantic CNNs SOD目标检测
17.港中文(腾训优图):Makeup-Go: Blind Reversion of Portrait Edit 照片去美化,人像还原
18.University of Southern California:Query-guided Regression Network with Context Policy for Phrase Grounding 图像描述
19.国立清华(微软亚洲研究院):Show, Adapt and Tell: Adversarial Training of Cross-domain Image Captioner 图像语义理解
20.清华:Surface Normals in the Wild 表面方向单目图像的深度估计
21.清华:SegFlow: Joint Learning for Video Object Segmentation and Optical Flow 视频分割 光流算法
22. 中科大(港中文):Online Multi-Object Tracking Using CNN-based Single Object Tracker with Spatial-Temporal Attention Mechanism 目标跟踪
23.Institute of Mathematics of the Romanian Academy:Unsupervised learning from video to detect foreground objects in single images目标检测
24.Google Brain:Pixel Recursive Super Resolution 超分辨率
25.Microsoft Research Asia:Deformable Convolutional Networks
26.港中文:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditional GAN 对抗网络对图像的理解
27Georgia Institute of Technology:Learning Cooperative Visual Dialog Agents with Deep Reinforcement Learning 协作对话
28.Imperial College London:Semantic Image Synthesis via Adversarial Learning 用自然语言描述图像合成
29.Inria:BlitzNet: A Real-Time Deep Network for Scene Understanding场景分割 贝叶斯网络
30.CMU:Cut, Paste and Learn: Surprisingly Easy Synthesis for Instance Detection 小数据集对物体进行识别
31.美图:Parallel Tracking and Verifying: A Framework for Real-Time and High Accuracy Visual Tracking 跟踪 蛮好的
32.Graz University of Technology: Detect to Track and Track to Detect 目标检测与跟踪(给了github 进去却是空的,有点可惜)
33.MPI for Intelligent Systems:Semantic Video CNNs through Representation Warping视频语义分析
34.CMU:Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracking 跟踪
35.CMU:Need for Speed: A Benchmark for Higher Frame Rate Object Tracking 高速跟踪的基准
36.中科大:A Multimodal Deep Regression Bayesian Network for Affective Video Content Analyses 深度回归贝叶斯的视频情感分析
37.清华:VQS: Linking Segmentations to Questions and Answers for Supervised Attention in VQA and Question-Focused Semantic Segmentation 图像分割+语义理解
38.University of Texas at Austin:On-Demand Learning for Deep Image Restoration 图像复原
39.University of Southern California:TALL: Temporal Activity Localization via Language Query 通过语言查询进行时态活动定位
40.CS Department Stanford University:Fine-grained Recognition in the Wild: A Multi-Task Domain Adaptation Approach 野外物体识别 李飞飞的
41.Nanyang Technological University:An Empirical Study of Language CNN for Image Captioning 图像语义
42.天大:Learning Dynamic Siamese Network for Visual Object Tracking 追踪
43.University of Illinois, Urbana-Champaign:Aligned Image-Word Representations Improve Inductive Transfer Across
Vision-Language Tasks 视觉问答
44.Stanford University:Characterizing and Improving Stability in Neural Style Transfer 画风转换 李飞飞
45.University Politehnica of Bucharest:Unsupervised object segmentation in video by selection of highly probable positive features 图像分割
46.香港大学:SCNet: Learning Semantic Correspondence语义对应
47.西交大:Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks 修剪深网络 孙剑
48.Facebook AI Research:Mask R-CNN 好像性能可以和faster RCNN媲美 VIP
49.UC Berkeley:Localizing Moments in Video with Natural Language 视频语义
50.The University of Tokyo:Joint Detection and Recounting of Abnormal Events by Learning Deep Generic Knowledge 图像语义
51.University of California:Learning to Reason: End-to-End Module Networks for Visual Question Answering 视觉问答
52.北大:Centered Weight Normalization in Accelerating Training of Deep Neural Networks 对网络权重进行重新规划
53.CMU:Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades 跟踪
54.国科大:Wavelet-SRNet: A Wavelet-based CNN for Multi-scale Face Super Resolution 人脸超分辨率
55.University of California:Scene Parsing with Global Context Embedding 图像分割
56.ETH Zurich:DSLR-Quality Photos on Mobile Devices with Deep Convolutional Networks 学习提高照片的质量
57NUS Graduate School for Integrative Science and Engineering:Video Scene Parsing with Predictive Feature Learning
视频情景解析
58.Stanford University:Inferring and Executing Programs for Visual Reasoning 情景推理 李飞飞
59.Rochester Institute of Technology:An Analysis of Visual Question Answering Algorithms 视觉问答
60.Joint learning of object and action detectors 物体跟踪与动作识别
61.Tel Aviv University:Temporal Tessellation: A Unified Approach for Video Analysis 视频语义分析
62.University of Mannheim:Higher-Order Minimum Cost Lifted Multicuts for Motion Segmentation物体分割
63.Korea University:CDTS: Collaborative Detection, Tracking, and Segmentation for Online Multiple Object Segmentation in Videos 视频检测分割
64.Twitter:Fast Face-swap Using Convolutional Neural Networks 快速换脸,好像蛮有意思的
65.Stanford University:Dense-Captioning Events in Videos 视频语义 能上下文 李飞飞
66.National University of Singapore:Dual-Glance Model for Deciphering Social Relationships 图片中的社会关系 在图像语义理解时可能有用
67.港中文:Identity-Aware Textual-Visual Matching with Latent Co-attention 图片与句子描述之间的相识度
68.大连理工:Is Second-order Information Helpful for Large-scale Visual Recognition? 关于卷积神经网深层信息
69.Snap Inc(阅后即焚应用),雅虎,谷歌:Learning from Noisy Labels with Distillation 从杂乱标签中学习,对标注不精确
70.港中文:Learning to Disambiguate by Asking Discriminative Questions 消除回答奇异的方法,关于VQA
71.成电:Leveraging Weak Semantic Relevance for Complex Video Event Classification 视频事件分析
72.港中文:Scene Graph Generation from Objects, Phrases and Region Captions 图像语义
73.港中文:Situation Recognition with Graph Neural Networks 识别情景
74.清华:Recurrent Topic-Transition GAN for Visual Paragraph Generation 对抗网络来进行语义生成
75.深圳大学(港中文):Cascaded Feature Network for Semantic Segmentation of RGB-D Images 图像语义分割
76.港中文(商汤):HydraPlus-Net: Attentive Deep Features for Pedestrian Analysis 人姿态分析
77.商汤(港中文):Recurrent Scale Approximation for Object Detection in CNN 目标的多尺度检测 汤晓鸥
78.中科院:Referring Expression Generation and Comprehension via Attributes 通过索引产生语义
79.Facebook AI Research:Predicting Deeper into the Future of Semantic Segmentation 预测语义
80.中山大学:Deep Dual Learning for Semantic Image Segmentation 语义理解减少对标签数据的依赖
81.University of Illinois at Urbana-Champaign:Recurrent Models for Situation Recognition 情景识别
82.University of Zurich:Rotation equivariant vector field networks cnn+旋转变化
83.IIT Hyderabad: Attentive Semantic Video Generation using Captions 视频字幕 语义
84.Bosch:Universal Adversarial Perturbations Against Semantic Image Segmentation 加噪声对图像分割
85.POSTECH:MarioQA: Answering Questions by Watching Gameplay Videos 通过游戏视频进行QA
86.IIIT-Delhi:Face Sketch Matching via Coupled Deep Transform Learning 人脸与素描的匹配
87.University of Maryland:SSH: Single Stage Headless Face Detector 数脸
88.Yonsei University:Modelling the Scene Dependent Imaging in Cameras with a Deep Neural Network 用深度学习改进照片的质量
89.Mapillary Research:The Mapillary Vistas Dataset for Semantic Understanding of Street Scenes街头情景语义理解
90.阿里(西电,西交):Hierarchical Multimodal LSTM for Dense Visual-Semantic Embedding 语义理解
91.MIT CSAIL:Personalized Cinemagraphs using Semantic Understanding and Collaborative Learning 语义理解和协作学习
92.University of Southern California:Realistic Dynamic Facial Textures from a Single Image using GANs用对抗网络进行面部纹理处理
93.Max Planck Institute for Informatics Saarland Informatics Campus Saabrucken:Towards a Visual Privacy Advisor:
Understanding and Predicting Privacy Risks in Images图像关于隐私
94.Aristotle University of Thessaloniki Thessalonik:Learning Bag-of-Features Pooling for Deep Convolutional Neural Networks 提出一种新的卷积BoF
95.Weakly-supervised learning of visual relations 视觉关联弱监督学习,和语义有部分相关
96.University of Illinois at Urbana-Champaign:Phrase Localization and Visual Relationship Detection with Comprehensive Image-Language Cues 图像语义
97.IMEC, Belgium:Encoder Based Lifelong Learning 终身学习 好像蛮有意思的
98.Technische Universitat Munich :Learning in an Uncertain World: Representing Ambiguity Through Multiple Hypotheses 预测不确定 表达
99.Max Planck Institute for Intelligent Systems: EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis 超分辨率 纹理
100.University of Maryland:Guided Perturbations: Self-corrective Behavior in Convolutional Neural Networks 主动向卷积网络中加入扰动来提高网络稳定性
101.Georgia Institute of Technology:Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization网络可视化
国内:
102.Saarland Informatics Campus:Speaking the Same Language: Matching Machine to Human Captions by Adversarial Training 用对抗网络将视频与字幕对应起来
103.CMU:What Actions are Needed for Understanding Human Actions in Videos? 视频人行为分析
104.University of Jena:Generalized orderless pooling performs implicit salient matching CNN中对pooling层进行优化
105.Rutgers University, Department of Electrical and Computer Engineering:Generating High-Quality Crowd Density Maps using Contextual Pyramid CNNs 数人头
106.University of Massachusetts:Reasoning about Fine-grained Attribute Phrases using Reference Games 提出框架描述图片的细微区别
107.Google Research:Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning Era 蛮有意思的
108.港中文(Uber,旷视,腾讯优图):Detail-revealing Deep Video Super-resolution 视频超分辨率 贾佳亚
109.上交:SORT: Second-Order Response Transform for Visual Recognition 将二阶操作引入神经网络
110.CMU:Transitive Invariance for Self-supervised Visual Representation Learning 何凯明
111.Uppsala University:Neural Ctrl-F: Segmentation-free Query-by-String Word Spotting in Handwritten Manuscript Collections 单词位置识别
112.Facebook AI Research:Unsupervised Creation of Parameterized Avatars 根据人脸画卡通图像
113.The Johns Hopkins University:Adversarial Examples for Semantic Segmentation and Object Detection语义分割与目标检测
114.The Johns Hopkins University:Genetic CNN 遗传CNN
115. 港中文:Supplementary Meta-Learning: Towards a Dynamic Model For Deep Neural Networks 补充单元学习
116. 港中文(深圳大学):Online Robust Image Alignment via Subspace Learning from Gradient Orientations
117.Berkeley AI Research (BAIR) laboratory:Unpaired Image-to-Image Translation
using Cycle-Consistent Adversarial Networks 喔
118.The University of Adelaide:Towards Context-aware Interaction Recognition for Visual Relationship Detection语义
119.Athens Technological & Educational Inst:Offline Handwritten Signature Modeling and Verification Based on Archetypal Analysis 签名识别
国内:
1.华科(微软亚洲研究院):Ensemble Diffusion for Retrieval
华科:Transformed Low -rank Model for Line Pattern Noise Removal 去噪
华科:AOD-Net: All-in-One Dehazing Network
华科(西北工业):When Unsupervised Domain Adaptation Meets Tensor Representations
华科(西北大学):Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for Video-based Person Re-Identification 人的检测
华科:Multi-modal Factorized Bilinear Pooling with Co-Attention Learning for Visual Question Answering 视觉问答
2.中科大(微软亚洲研究院) :CVAE-GAN: Fine-Grained Image Generation through
Asymmetric Training
中科大(微软亚洲研究院):Coherent Online Video Style Transfer 关于视频画风转换
中科大:A Multimodal Deep Regression Bayesian Network for Affective Video Content Analyses 深度回归贝叶斯的视频情感分析
中科大(港中文):Online Multi-Object Tracking Using CNN-based Single Object Tracker with Spatial-Temporal
中科大:DualNet: Learn Complementary Features for Image Recognition 图像识别
中科大:VegFru: A Domain-Specific Dataset for Fine-grained Visual Categorization VegFru分类可视化
中科大:Deep Facial Action Unit Recognition from Partially Labeled Data
中科大(中山大学):Boosting Image Captioning with Attributes 图像的字幕
中科大:Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition 图像识别
中科大(微软):Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection 目标检测
3.华南理工(兰州大学):A Joint Intrinsic-Extrinsic Prior Model for Retinex
华南理工(香港城市大学,中科院)Delving into Salient Object Subitizing and Detection 图像分割
4.香港理工(哈工大):Higher-order Integration of Hierarchical Convolutional Activations for Fine-grained Visual Categorization
香港理工(西交大,哈工大):Joint Convolutional Analysis and Synthesis Sparse Representation for Single Image Layer Separation
香港理工(深圳大学):3D Surface Detail Enhancement from A Single Normal Map 3D重建
香港理工:Towards More Accurate Iris Recognition Using Deeply Learned Spatially Corresponding Features 虹膜
香港理工(西电):Multi-channel Weighted Nuclear Norm Minimization for Real Color Image Denoising 去噪
5.中科院(国科大,南审):Egocentric Gesture Recognition Using Recurrent 3D Convolutional Neural Networks with Spatiotemporal Transformer Modules 手势识别;
中科院(国科大):Deep Adaptive Image Clustering深自适应聚类
中科院:Attention Mechanism 目标跟踪
中科院:Deep Direct Regression for Multi-Oriented Scene Text Detection 文本识别
中科院:Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis关于人脸
中科院(上海科技大学,华为):Learning Discriminative Latent Attributes for Zero-Shot Classification(迁移学习没看过)
中科院(西北工业):Image2song: Song Retrieval via Bridging Image Content and Lyric Words 根据图片内容选歌词
中科院:Referring Expression Generation and Comprehension via Attributes 通过索引产生语义
中科院(西交大):Tensor RPCA by Bayesian CP Factorization with Complex Noise 视频分割,不同场景场景进行处理
中科院(腾讯AILab ,南理工,国科大):Video Deblurring via Semantic Segmentation and Pixel-Wise Non-Linear Kernel
中科院(国科大):Depth and Image Restoration from Light Field in a Scattering Medium 图像恢复
中科院:Recursive Spatial Transformer (ReST) for Alignment-Free Face Recognition 人脸识别
中科院(天大,南方科技大学,腾讯AILab,港中文):Range Loss for Deep Face Recognition with Long-Tailed Training Data 人脸识别相关
中科院:S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector 人脸检测器
中科院(360,国科大):Scale-adaptive Convolutions for Scene Parsing 情景解析
中科院(南审):CoupleNet: Coupling Global Structure with Local Parts for Object Detection 目标检测
6.清华:HashNet: Deep Learning to Hash by Continuation
清华:Surface Normals in the Wild 单目图像的深度估计
清华 :SegFlow: Joint Learning for Video Object Segmentation and Optical Flow视频分割 光流算法
清华:VQS: Linking Segmentations to Questions and Answers for Supervised Attention in VQA and Question-Focused Semantic Segmentation 图像分割+语义理解
清华(腾讯AILab,360AI institute)FoveaNet: Perspective-aware Urban Scene Parsing 城市场景识别 自动驾驶
清华:Recurrent Topic-Transition GAN for Visual Paragraph Generation 对抗网络来进行语义生成
清华:Mutual Enhancement for Detection of Multiple Logos in Sports Videos 商标检测
清华:Cross-Modal Deep Variational Hashing 哈希多媒体检索
清华:Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 加速网络
清华:Decoder Network over Lightweight Reconstructed Feature for Fast Semantic Style Transfer 风格转化
清华:Revisiting Cross-channel Information Transfer for Chromatic Aberration Correction 通过多通道关联来矫正色差
清华(南理工):Learning to Super-Resolve Blurry Face and Text Images 超分辨率
清华:Single Image Action Recognition using Semantic Body Part Actions 动作识别
7.深圳大学(西北工业,华南理工):A Self-Balanced Min-Cut Algorithm for Image Clustering 聚类
深圳大学(港中文):Cascaded Feature Network for Semantic Segmentation of RGB-D Images 图像语义分割
8.南理工(南大):Adversarial PoseNet: A Structure-aware Convolutional Network for Human Pose Estimation 人姿态估计(图像理解)
南理工(大连理工,腾讯优图,UC):Learning Discriminative Data Fitting Functions for Blind Image Deblurring 图像去模糊
9.北航:Look, Perceive and Segment: Finding the Salient Objects in Images via Two-stream Fixation-Semantic CNNs SOD目标检测
北航:Primary Video Object Segmentation via Complementary CNNs and Neighborhood Reversible Flow 视频图像分割
北航:Embedding 3D Geometric Features for Rigid Object Part Segmentation 三维分割
北航(清华):BodyFusion: Real-time Capture of Human Motion and Surface Geometry Using a Single Depth Camera 运动捕捉 表情捕捉
10.北京交通大学:Low-Rank Tensor Completion: A Pseudo-Bayesian Learning Approach
北京交通大学(中科院):Robust Object Tracking based on Temporal and Spatial Deep Networks 基于时间和空间上的目标跟踪
11.港中文(腾讯优图):Makeup-Go: Blind Reversion of Portrait Edit 照片去美化,人像还原
港中文:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditional GAN 对抗网络对图像的理解
港中文:Identity-Aware Textual-Visual Matching with Latent Co-attention 图片与句子描述之间的相识度
港中文:Learning to Disambiguate by Asking Discriminative Questions 消除回答奇异的方法,关于VQA
港中文:Scene Graph Generation from Objects, Phrases and Region Captions 图像语义
港中文:Situation Recognition with Graph Neural Networks 识别情景
港中文:SGN: Sequential Grouping Networks for Instance Segmentation SGN图像分割
港中文:Chained Cascade Network for Object Detection 连级网络对对象的检测
港中文:Video Frame Synthesis using Deep Voxel Flow 视频帧合成 汤晓鸥
港中文(商汤):Learning Deep Neural Networks for Vehicle Re-ID with Visual-spatio-temporal Path Proposals车辆再识别
港中文(Uber,旷视,腾讯优图):Detail-revealing Deep Video Super-resolution 视频超分辨率 贾佳亚
港中文(腾讯优图,旷视):Zero-order Reverse Filtering反向滤波 贾佳亚
港中文:Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 人姿态
港中文:StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks
港中文:Supplementary Meta-Learning: Towards a Dynamic Model For Deep Neural Networks 补充单元学习
港中文:Temporal Action Detection with Structured Segment Networks 视频分享 汤晓鸥
港中文(深圳大学):Online Robust Image Alignment via Subspace Learning from Gradient Orientations
港中文:Unsupervised Learning of Stereo Matching 无监督学习立体匹配
港中文:Be Your Own Prada: Fashion Synthesis with Structural Coherence 关于时尚
港中文(商汤):HydraPlus-Net: Attentive Deep Features for Pedestrian Analysis 人姿态分析
12.国立清华:No More Discrimination: Cross City Adaptation of Road Scene Segmenters 图像分割(无人驾驶)
国立清华(微软亚洲研究院):Show, Adapt and Tell: Adversarial Training of Cross-domain Image Captioner 图像语义理解
国立清华:Robust Pseudo Random Fields for Light-Field Stereo Matching经验的贝叶斯定理框架-鲁棒伪随机场
国立清华:Anticipating Daily Intention using On-Wrist Motion Triggered Sensing
13.海康(复旦,上交):Focusing Attention: Towards Accurate Text Recognition in Natural Images OCR
14.腾讯优图:Weakly- and Self-Supervised Learning for Content-Aware Deep Image Retargeting 选择合适的放大方式对图像进行缩放
腾讯优图(港中文):High-Quality Correspondence and Segmentation Estimation for Dual-Lens Smart-Phone Portraits 手机双摄 图像处理
腾讯优图:Weakly Supervised Object Localization Using Things and Stuff Transfer
15.复旦:Temporal Context Network for Activity Localization in Videos
复旦(腾讯AILab):Multi-scale Deep Learning Architectures for Person Re-identification人的
复旦(清华):DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch 目标检测器
复旦:Towards 3D Human Pose Estimation in the Wild: a Weakly-supervised Approach人姿态检测
16.西电:Deep Clustering via Joint Convolutional Autoencoder Embedding and Relative Entropy Minimization
17.大连理工(南理工,桂林电子):Blind Image Deblurring with Outlier Handling 模糊图像清晰
大连理工,哈工大:Is Second-order Information Helpful for Large-scale Visual Recognition? 关于卷积神经网深层信息
大连理工:Stepwise Metric Promotion for Unsupervised Video Person Re-identification 无监督学习人识别
大连理工:Unsupervised Domain Adaptation for Face Recognition in Unlabeled Videos 无监督学习人脸识别
大连理工:A Stagewise Refinement Model for Detecting Salient Objects in Images 分割
大连理工:Amulet: Aggregating Multi-level Convolutional Features for Salient Object Detection 突出对象检测
大连理工:Learning Uncertain Convolutional Features for Accurate Saliency Detection特征点
大连理工(首都师范大学):Surface Registration via Foliation
18.国科大(中科院,港中文):RPAN: An End-to-End Recurrent Pose-Attention Network for Action
Recognition in Videos
国科大:Wavelet-SRNet: A Wavelet-based CNN for Multi-scale Face Super Resolution 人脸超分辨率
国科大(中科院):Multimodal Gaussian Process Latent Variable Models with Harmonization 高斯过程隐变量模型
国科大(微软亚洲研究院,中科院):Human Pose Estimation using Global and Local Normalization 用局部和全局来判断人的姿态
国科大:Soft Proposal Networks for Weakly Supervised Object Localization 定位
19.山东大学(微软研究院):A Generic Deep Architecture for Single Image Reflection Removal and Image Smoothing 去镜子反光
20.西交大:Complex Event Detection by Identifying Reliable Shots from Untrimmed Videos
西交大:Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks 修剪深网络 孙剑
西交大:Monocular 3D Human Pose Estimation by Predicting Depth on Joints 单目人姿态估计并预测深度
西交大:Predicting Human Activities Using Stochastic Grammar 人行动的预测
西交大:Should We Encode Rain Streaks in Video as Deterministic or Stochastic?
西交大:View Adaptive Recurrent Neural Networks for High Performance Human Action Recognition from Skeleton Data 人骨骼
21.美图:Parallel Tracking and Verifying: A Framework for Real-Time and High Accuracy Visual Tracking 跟踪 蛮好的
22.南开:Structure-measure: A New Way to Evaluate Foreground Maps 目标分割 程明明实验室的的
23.上交(腾讯优图):RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation多人姿态估计
上交(北大):Performance Guaranteed Network Acceleration via High-Order Residual Quantization网络加速
上交(上海科学技术大学,上海大学):Semi-Global Weighted Least Squares in Image Filtering 滤波
上交:SORT: Second-Order Response Transform for Visual Recognition 将二阶操作引入神经网络
20.西北工业(华南理工):Self-paced Kernel Estimation for Robust Blind Im age Deblurring 图像复原
西北工业:Monocular Dense 3D Reconstruction of a Complex Dynamic Scene from Two Perspective Frames
西北工业:Towards End-to-end Text Spotting with Convolutional Recurrent Neural Networks文字识别
西北工业:Efficient Global 2D-3D Matching for Camera Localization in a Large-Scale 3D Map 地图定位
西北工业:Supervision by Fusion: Towards Unsupervised Learning of Deep Salient Object Detector 图像分割
21.天大:Learning Dynamic Siamese Network for Visual Object Tracking 追踪
22.香港大学:High-Resolution Shape Completion Using Deep Neural Networks for Global Structure and Local Geometry Inference 模型复原
香港大学:SCNet: Learning Semantic Correspondence语义对应
23.台湾大学:Drone-based Object Counting by Spatially Regularized Regional Proposal Network
24.北大:Centered Weight Normalization in Accelerating Training of Deep Neural Networks 对网络权重进行重新规划
北大(图森):Factorized Bilinear Models for Image Recognition 双线性分类
北大:Attention-aware Deep Reinforcement Learning for Video Face Recognition 视频人脸识别
北大(北理工):Learning long-term dependencies for action recognition with a biologically-inspired deep network 提出生物启发网络
北大(北理工):Exploiting Multi-Grain Ranking Constraints for Precisely Searching Visually-similar Vehicles 检测测量相识度
北大(上海交通大学):Hard-Aware Deeply Cascaded Embedding
25.百度:WordSup: Exploiting Word Annotations for Character based Text Detection 文字识别
26.香港科技大学(清华):SurfaceNet: An End-to-end 3D Neural Network for Multiview Stereopsis
香港科技大学(上海交通大学):Online Video Object Detection using Association LSTM 用LSTM进行视频人检测
香港科技大学(华南理工)Lattice Long Short-Term Memory for Human Action Recognition 用CNN和LSTM来记录人的动作
香港科技大学:Temporal Dynamic Graph LSTM for Action-driven Video Object Detection LSTM 事件的检测
27.腾讯AILab (360AI Institute):Video Scene Parsing with Predictive Feature Learning 视频情景解析
腾讯AILab(商汤):Detecting Faces Using Inside Cascaded Contextual CNN 联级CNN 检测
28.成电:Leveraging Weak Semantic Relevance for Complex Video Event Classification 视频事件分析
29.国立台湾:Unrolled Memory Inner-Products: An Abstract GPU Operator for Efficient Vision-Related Computations 关于GPU
30.北师大:3DCNN-DQN-RNN: A Deep Reinforcement Learning Framework for Semantic Parsing of Large-scale 3D Point Clouds 大规模深度学习点云
31.浙大:Infant Footprint Recognition 婴儿足迹识别
浙大(微软研究院):In this paper, we address the problem of person reidentification, which refers to associating the persons captured from different cameras 人识别
32.合肥工业(西南交通,腾讯AILab,360AI Institute):Neural Person Search Machines 找人
33.商汤(港中文):Recurrent Scale Approximation for Object Detection in CNN 目标的多尺度检测 汤晓鸥
商汤( 清华,港中文):Orientation Invariant Feature Embedding and Spatial Temporal Regularization for Vehicle Re-identification 车辆识别
34.上海科技大学:A Revisit of Sparse Coding Based Anomaly Detection in Stacked RNN Framework 稀疏编码
上海科技大学:Catadioptric HyperSpectral Light Field Imaging 成像技术
上海科技大学:Deep Free-Form Deformation Network for Object-Mask Registration 目标检测
上海科技大学:Generative Modeling of Audible Shapes for Object Perception 图像与发声物体识别
上海科技大学:Ray Space Features for Plenoptic Structure-from-Motion
上海科技大学:Structured Attentions for Visual Question Answering
35.中山大学:Deep Dual Learning for Semantic Image Segmentation 语义理解减少对标签数据的依赖
中山大学:Deep Growing Learning 半监督学习相关的
中山大学(商汤):Multi-label Image Recognition by Recurrently Discovering Attentional Regions 多标签识别
中山大学:RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification RGB+红外 人的识别
中山大学:Cross-view Asymmetric Metric Learning for Unsupervised Person Re-identification 人检测
36.南京大学(上交):ThiNet: A Filter Level Pruning Method for Deep Neural Network Compression 关于神经网络的修剪
南京大学:Adaptive Feeding: Achieving Fast and Accurate Detections by Adaptively Combining Object Detectors 目标检测
南京大学(清华):Monocular Free-head 3D Gaze Tracking with Deep Learning and Geometry Constraints 目光检测
37.北邮:Object-level Proposals 图像边缘相关的
38.香港城市大学:Least Squares Generative Adversarial Networks
香港城市大学(深网视界):CREST: Convolutional Residual Learning for Visual Tracking 视觉跟踪
39.阿里(西电,西交):Hierarchical Multimodal LSTM for Dense Visual-Semantic Embedding 语义理解
40.上海大学:Multi-stage Multi-recursive-input Fully Convolutional Networks for Neuronal Boundary Detection 卷积网络进行边缘检测
41.同济:Compositional Human Pose Regression 用回归来判断人的姿态
同济:Scale Recovery for Monocular Visual Odometry Using Depth Estimated with
Deep Convolutional Neural Fields 单目深度估计
42.哈工大:Non-Rigid Object Tracking via Deformable Patches using Shape-Preserved KC and Level Sets 提出了一种滤波器来对对象进行跟踪
43.帝视技术:Image Super-Resolution Using Dense Skip Connections 超分辨率
44.北理工:Deep Cropping via Attention Box Prediction and Aesthetics Assessment
北理工:Super-Trajectory for Video Segmentation 视频分割
北理工:Transferring Objects: Joint Inference of Container and Human Pose 人姿势识别
45.百度:Deep Metric Learning with Angular Loss 特征检测方法
46.360:Recurrent 3D-2D Dual Learning for Large-pose Facial Landmark Detection
47.台湾中央研究院(国立台湾大学):DeepCD: Learning Deep Complementary Descriptors for Patch Representation 共同学习 图像补丁
48.厦门大学:We propose a deep network architecture for the pansharpening problem called PanNet 关于PanNet
49.香港浸会大学:Dynamic Label Graph Matching for Unsupervised Video Re-Identification 标签估计
50.青岛大学(大连理工):Intrinsic 3D Dynamic Surface Tracking based on Dynamic Ricci Flow and Teichmuller Map 3D
51.云南师范大学:Point Set Registration with Global-local Correspondence and Transformation Estimation
52.武汉科技大学(美图):Saliency Pattern Detection by Ranking Structured Trees
统计了后明白了:
你爸爸永远是你爸爸 ,港中文的论文数给跪了
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来源:AINLPer微信公众号(点击了解一下吧) 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-02-21 2020年的ICLR会议将于今年的4月26日-4月30日在Millennium Hall, Addis Ababa ETHIOPIA(埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴 千禧大厅)…...
2024/4/21 1:18:18 - CVPR2019 | 论文分类汇总(190611 更新)
原文链接:http://bbs.cvmart.net/topics/302/cvpr2019paper 本文论文链接较多,前往原文查看可以直接跳转 作为计算机视觉领域三大顶会之一,CVPR2019(2019.6.16-6.19在美国洛杉矶举办)被CVers 重点关注。目前CVPR 2019 …...
2024/5/3 1:36:28 - 历史最全DL相关书籍、课程、视频、论文、数据集、会议、框架和工具整理分享
本文整理了与深度学习、人工智能相关丰富的内容,涉及人工智能相关的思维导图 (100张AI思维导图),深度学习相关的免费在线书籍、课程、视频和讲座、论文、教程、研究人员、网站、数据集、会议、框架、工具等资源。 内容整理自网络,源地址&…...
2024/4/26 13:15:06 - 【0514 更新中】CVPR 2019 论文汇总 按方向划分
CVPR 2019 论文汇总(按方向划分,0514 更新中) 作为计算机视觉领域三大顶会之一,CVPR2019(2019.6.16-6.19在美国洛杉矶举办)被CVers 重点关注。目前CVPR 2019 接收结果已经出来啦,相关报道&#…...
2024/4/21 1:18:16 - 机器学习 机器视觉 图像处理 牛人牛站
转帖地址:http://www.guzili.com/?p42636 转贴:看到的一个来源是http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40101d00t.html,不确定是否是最原始版本。 牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongieat UC San DiegoAnt…...
2024/4/21 1:18:14 - 【今日CV 计算机视觉论文速览 第98期】Wed, 10 Apr 2019
今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Wed, 10 Apr 2019 Totally 67 papers ?上期速览 ✈更多精彩请移步主页 Interesting: ?通用物体检测框架, 在不需要先验知识的强化下实现了横跨多个域的目标检测,这要通过引入一系列的适应层,基于序列和激活的原理和新域…...
2024/5/4 4:23:38 - 计算机视觉、模式识别、机器学习相关方向资源
牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San DiegoAntonio Torralba at MITAlexei Ffros at CMUCe Liu at Microsoft Research New EnglandVittorio Ferrari at Univ.of EdinburghKristen Grauman at UT AustinDevi Parikh at TTI-Chicago …...
2024/4/20 14:11:30 - 深度学习在CV领域的进展以及一些由深度学习演变的新技术
CV领域 1.进展:如上图所述,当前CV领域主要包括两个大的方向,”低层次的感知” 和 “高层次的认知”。 2.主要的应用领域:视频监控、人脸识别、医学图像分析、自动驾驶、 机器人、AR、VR 3.主要的技术:分类、目标检测&a…...
2024/4/20 2:21:17 - 机器学习牛人主页及相关会议,论文和期刊
国际顶级会议 AAAICIKM 2010CIKM 2011COLT 2010COLT 2011Computer Vision ResourceICJIAICMLNIPSSIGIR 2010SIGIR 2011SIGKDDSIGKDD2010 论文搜索 CV顶级会议论文下载google 学术搜索超全计算机视觉资源汇总联合参考文献 学术牛人主页 feifei li -computer visionGooglers i…...
2024/4/27 4:33:06 - 深度学习大牛的主页
深度学习大牛的主页 https://blog.csdn.net/ahayo123/article/details/18654099#commentBox 牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MITAlexei Ffros at CMUCe Liu at Microsoft Research New EnglandVitt…...
2024/4/19 23:36:18 - ECCV 2020 Oral 论文汇总!
ECCV 2020论文已公布,本届 ECCV 共收到有效投稿5025篇,接收1361篇,其中Oral论文 104 篇,仅占 2%。本文汇总截止今日所有Oral 论文,其中已经公布完整论文的有 47 篇,按照研究方向进行了初步分类。这些论文中…...
2024/4/19 22:38:48 - 人脸识别相关资源大列表
之前逛爱可可老师微博看到的一个人脸识别资源,还是比较全面的,跟大家分享一下。 github链接:https://github.com/ChanChiChoi/awesome-Face_Recognition 作者:ChanChiChoi 原文地址:http://bbs.cvmart.net/articles/25…...
2024/4/27 15:58:20 - 【老鸟进阶】deepfacelab错误人脸图片快速处理
提取人脸后难免会有提取异常的数据,轻则污染src训练数据,重则dst合成异常。本文介绍各种异常情况以及对应解法 1. 提取到的人脸混合了多个角色 2. 提取到的人脸大小、方向异常 3. 提取到的人脸有特别模糊的人脸 4. 目标人脸没有被提取出来 1.提取到的…...
2024/4/19 21:19:57 - 【老鸟进阶】deepfacelab如何让融合更自然(二)清晰度篇
当你注意到清晰度问题时,恭喜你已经是个老鸟了。 本篇就来讲讲清晰度相关的进阶教程 清晰度通常有以下几种情况导致看上去违和 1. 视频清晰、SRC脸模糊 (常见) 2. 视频模糊、SRC脸清晰 (偶尔) 3. 视频DST人脸时而清晰时…...
2024/4/20 11:20:11 - 【新手入门】deepfacelab预训练模型的概念与用法
看了简明视频教程后,相信大家已经熟悉了软件的基本操作,现在我来通俗的讲讲大家经常说的预训练模型(神丹)是个什么神器玩意儿什么是模型?论坛里的模型均指神经网络模型神经网络模型顾名思义就像人的大脑。这么讲虽然有…...
2024/4/30 21:37:15 - 后悔药!DeepFaceLab Dat文件修改器
有些朋友想把自己的SAE模型从全脸改成半脸,怎么办呢?有两个办法,一个是重新建立一个模型,参数和旧模型参数一致,只是在face_type处选择为半脸h,训练一步出预览窗口后保存退出。然后将原来的模型数据文件(h5…...
2024/4/21 1:18:08 - DeepFaceLab20191220新功能:大幅提升图片质量!
DeepFaceLab 20191220 版本主要是添加了优化素材的功能。这个功能本身我们也能实现,就是麻烦点,现在作者新增了脚本,便捷性有所提升。具体对比图如下: 新功能的作用非常简单,就是提升src人脸图片的质量(清晰…...
2024/4/29 22:23:25 - deepfacelab使用说明(三)-参数设置说明
前面两篇我们已经初步了解了deepfacelab如何使用,下面我们进一步来看看作者对参数的说明。 同样的,有英文基础的直接参考github(传送门),打开页面拉到底下可以看到。 这里,我将一些参数简单翻译了下&#…...
2024/4/21 1:18:05 - 机器学习(Machine Learning)深度学习(Deep Learning)较全面的资料
转自:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md# 《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning.译文part1 《Dee…...
2024/4/23 5:20:16 - 机器学习(Machine Learning)深度学习(Deep Learning)资料【转】
转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep …...
2024/4/25 3:02:15
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- MYSQL数据库中数据的增删改查
环境搭建 1.创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS cass DEFAULT CHARSET utf8; 2.创建数据表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS cass.cassTables( ID INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(10) NOT NULL, sex CHAR(1), age TINYINT UNSIGNE…...
2024/5/4 6:44:30 - 梯度消失和梯度爆炸的一些处理方法
在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言,在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下: w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...
2024/3/20 10:50:27 - Stable Diffusion 本地部署教程
Stable Diffusion 是一个开源的本地部署的软件,用于在本地网络中进行消息传递和同步。下面是 Stable Diffusion 的本地部署教程: 安装稳定扩散软件:首先,您需要从 Stable Diffusion 的官方网站或 GitHub 页面上下载并安装 Stable …...
2024/5/2 9:10:34 - 逆向案例十二——看准网企业信息json格式的信息
网址:【全国公司排行|排名榜单|哪家好】-看准网 打开开发者工具——刷新——网络——XHR——下滑页面加载新的页面——找到数据包 发现参数加密,返回的数据也进行了加密 按关键字在下方搜索 kiv进入第一个js文件 ctrlf打开文件里面的搜索框继续搜kiv找到…...
2024/5/1 13:34:19 - 【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整
原标题:【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整昨日美国方面公布了新一期的核心PCE物价指数数据,同比增长1.6%,低于前值和预期值的1.7%,距离美联储的通胀目标2%继续走低,通胀压力较低,且此前美国一季度GDP初值中的消费部分下滑明显,因此市场对美联储后续更可能降息的政策…...
2024/5/1 17:30:59 - 【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整
原标题:【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整本周国际劳动节,我们喜迎四天假期,但是整个金融市场确实流动性充沛,大事频发,各个商品波动剧烈。美国方面,在本周四凌晨公布5月份的利率决议和新闻发布会,维持联邦基金利率在2.25%-2.50%不变,符合市场预期。同时美联储…...
2024/5/2 16:16:39 - 【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响
原标题:【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响在刚结束的周五,美国方面公布了新一期的非农就业数据,大幅好于前值和预期,新增就业重新回到20万以上。具体数据: 美国4月非农就业人口变动 26.3万人,预期 19万人,前值 19.6万人。 美国4月失业率 3.6%,预期 3.8%,前值 3…...
2024/4/29 2:29:43 - 【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌
原标题:【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌周三清晨公布美国当周API原油库存数据,上周原油库存增加281万桶至4.692亿桶,增幅超过预期的74.4万桶。且有消息人士称,沙特阿美据悉将于6月向亚洲炼油厂额外出售更多原油,印度炼油商预计将每日获得至多20万桶的额外原油供…...
2024/5/3 23:10:03 - 【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势
原标题:【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势近两日日元大幅走强与近期市场风险情绪上升,避险资金回流日元有关,也与前一段时间的美日贸易谈判给日本缓冲期,日本方面对汇率问题也避免继续贬值有关。虽然今日早间日本央行公布的利率会议纪要仍然是支持宽松政策,但这符…...
2024/4/27 17:58:04 - 【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响
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2024/4/30 9:43:09 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试
原标题:【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温,市场风险情绪上升,避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳,近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响,伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级,美国对中…...
2024/4/27 17:59:30 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破
原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...
2024/5/2 15:04:34 - 【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温
原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/4/28 1:34:08 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势
原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...
2024/4/26 19:03:37 - 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年
原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/4/29 20:46:55 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/4/30 22:21:04 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/5/1 4:32:01 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/5/4 2:59:34 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/28 5:48:52 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/30 9:42:22 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/5/2 9:07:46 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/30 9:42:49 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57