ECCV, ICCV CVPR 关于transformer在遥感领域的论文

时间: 2023-04-09 17:03:45 浏览: 226
我可以回答这个问题。ECCV、ICCV和CVPR都是计算机视觉领域的顶级会议,它们都有关于transformer在遥感领域的论文发表。其中,ECCV 2020会议上发表了题为“Transformer-based Multi-scale Fusion for Remote Sensing Image Classification”的论文,ICCV 2019会议上发表了题为“Dual Attention Network for Scene Segmentation”的论文,CVPR 2020会议上发表了题为“Dual Attention Network for Scene Segmentation”的论文。这些论文都探讨了transformer在遥感领域的应用和效果。
相关问题

找找最近两年ECCV ICCV CVPR中,关于transformer在遥感方面的论文

我可以回答这个问题。在最近两年的ECCV ICCV CVPR中,有一些关于transformer在遥感方面的论文,例如: 1. "Transformer-based Multi-Scale Feature Aggregation for High-Resolution Remote Sensing Image Classification" (ECCV 2020) 2. "Multi-Scale Transformer Networks for Remote Sensing Image Classification" (CVPR 2021) 3. "Attention-based Multi-Scale Guided Network for Remote Sensing Image Classification" (ICCV 2019) 这些论文都探讨了transformer在遥感图像分类方面的应用。

cvpr2023 图像配准

对于图像配准,CVPR(计算机视觉与模式识别国际会议)是一个非常重要的学术会议,每年都会有很多关于图像配准方面的研究论文发表。如果你想了解更多关于CVPR2023的图像配准方面的内容,可以在该会议的官方网站上查找相关信息。此外,还有一些其他的学术会议,如ICCV、ECCV等也会涉及到图像配准方面的研究。

相关推荐

光流Transformer是一种基于Transformer架构的神经网络,用于光流估计。它被称为FlowFormer。FlowFormer的核心思想是将图像对转换为4D成本体积,并使用交替组转换器(AGT)层将成本编码到一个新的潜在空间中。然后,通过一个带有动态位置成本查询的循环Transform解码器对位置成本查询进行解码。FlowFormer采用了一种新颖的代价体编码器和循环代价解码器,通过迭代地改进估计的光流,实现了最先进的流估计性能。这项研究已经被ECCV 2022收录,并且作者也在Github上开源了该项目的代码。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [经典文献阅读之--FlowFormer(Transformer结构光流估计)](https://blog.csdn.net/lovely_yoshino/article/details/127344116)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [【论文简述】FlowFormer:A Transformer Architecture for Optical Flow(ECCV 2022)](https://blog.csdn.net/qq_43307074/article/details/128652133)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
时空图Transformer (Graph Transformer)是一种基于自注意力机制的新型预测框架,用于准确预测人群轨迹。它利用Transformers来学习时间、空间和时空注意力的关系,提供了一种简洁有效的解决方案。具体地,时空图Transformer使用了空间图Transformer和时间图Transformer来捕捉人与人之间的交互,并通过在空间Transformer和时间Transformer之间进行交错来提取行人之间的时空交互。另外,时空图Transformer还引入了TGConv,一种基于Transformer的图卷积机制,用于改进基于注意力的图卷积,从而能够更好地捕捉更复杂的社交互动。此外,为了处理时间序列数据建模时的问题,时空图Transformer还引入了一个可读写图形内存模块,用于在预测期间对嵌入执行平滑操作。总体而言,时空图Transformer是一种简单而有效的策略,用于预测人群轨迹并建模行人之间的时空交互关系。 [2 [3123 #### 引用[.reference_title] - *1* [【ECCV2020】Spatio-Temporal Graph Transformer Networks for Pedestrian Trajectory Prediction](https://blog.csdn.net/zn0412/article/details/120829830)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [论文阅读笔记7——TransMOT: Spatial-Temporal Graph Transformer for MOT](https://blog.csdn.net/wjpwjpwjp0831/article/details/121359323)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
手写数学公式识别中的Transformer是一种用于处理手写数学表达式的神经网络模型。该模型通过关注全局上下文信息和局部细节来识别手写数学公式中的符号和结构。Transformer模型在手写数学公式识别中的应用有两篇相关论文。 第一篇论文是"Handwritten Mathematical Expression Recognition with Bidirectionally Trained Transformer",该论文详细介绍了使用双向训练Transformer进行手写数学表达式识别的方法。论文提出了一种基于Transformer的多层注意力机制,可以捕捉到数学公式中符号之间的复杂关系,并实现了出色的识别性能。 第二篇论文是"Multi-scale Attention with Dense Encoder for Handwritten Mathematical Expression Recognition",该论文提出了一种基于多尺度注意力和密集编码器的方法,用于提高手写数学公式识别的准确性和鲁棒性。该方法通过引入多个注意力机制和密集编码器,可以有效地捕捉到数学公式中的局部和全局信息,从而实现更准确的识别结果。 这些论文的研究工作对于解决手写数学公式识别中的注意力不准确和复杂结构等问题具有重要意义。相关论文的代码已经开源,可以在相关论文的地址中找到。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [手写数学公式识别: 基于注意力聚合和双向交互学习的算法ABM(AAAI 2022 Oral)](https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/124464298)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [ECCV 2022 | 白翔团队提出CAN:手写数学公式识别新算法](https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/126188495)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
城市景观是计算机视觉领域的重要研究方向之一,而Cityscapes数据集则是这一领域中广泛使用的数据集之一。而VIPriors Cityscapes的MiniCity数据集是Cityscapes数据集的一个子集,专注于城市中车辆与行人的视觉感知问题。 VIPriors Cityscapes的MiniCity数据集采用了Cityscapes数据集中部分城市的场景,并标注了车辆和行人的位置和姿态信息。这个子集的目的是鼓励研究者和开发者在城市场景中进行车辆和行人的认知与感知研究,为城市交通和智能驾驶等领域的发展提供参考。 VIPriors Cityscapes的MiniCity数据集的标注信息包括车辆和行人的边界框位置、物体的类别、姿态信息等。这些标注信息可以用于训练和评估车辆和行人检测、分类和跟踪等算法的性能。研究者可以使用这个数据集开展相关研究,比如车辆与行人的识别、行为检测和预测等任务。 与Cityscapes数据集相比,VIPriors Cityscapes的MiniCity数据集包含的图像数量较少,但对于城市场景中的车辆和行人感知问题具有一定的代表性。这个数据集的发布旨在促进城市交通领域的深度学习算法研究和应用,为智能交通和智能驾驶等领域的发展做出贡献。 总之,VIPriors Cityscapes的MiniCity数据集是Cityscapes数据集的一个子集,用于研究城市场景中的车辆和行人的视觉感知问题。它的发布将为城市交通和智能驾驶等领域的算法研究和应用提供了更多的数据资源。
NeRF(Neural Radiance Fields)是一种新兴的计算机视觉技术,能够通过深度学习模型从多个二维图像中还原出高质量的三维场景。下面是NeRF领域的国内外研究现状: 1. 国外研究现状 自NeRF在2020年提出以来,该领域已经吸引了很多来自世界各地的研究者的关注。现在已经有很多关于NeRF的研究论文和代码库,主要是在计算机图形学和计算机视觉领域。其中,一些代表性的工作包括: - NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis (Mildenhall等人, ECCV2020):这篇论文首次提出了NeRF的概念,是该领域的开创性工作。 - D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes (Martin-Brualla等人, CVPR2021):这篇论文针对动态场景提出了一种新的NeRF扩展方法,可以处理场景中的移动物体。 - Generative Query Network for More Flexible Object Representation (Nguyen-Phuoc等人, CVPR2019):这篇论文提出了一种称为GQN的神经网络模型,它使用场景图作为输入,并输出场景中的图像。 - PlenOctree: A Sparse Volumetric Representation for Efficient View Synthesis (Lombardi等人, SIGGRAPH Asia 2019):这篇论文提出了PlenOctree,一种用于NeRF的稀疏体积表示,可以显著提高NeRF的效率。 2. 国内研究现状 国内的NeRF研究相对较少,但近年来也有一些研究者开始在这个领域进行探索。一些代表性的工作包括: - Point2SpatialCapsule: Implicit Surfaces from Point Clouds with Spatially-Encapsulated Features (Chen等人, NeurIPS2020):这篇论文提出了一种新的神经网络模型,可以从点云中学习隐式表面表示,是NeRF的一种变体。 - Learning High-Resolution 3D Morphable Models from Texture Images for Dynamic View Synthesis (陈浩然等人, CVPR2021):这篇论文提出了一种新的方法,可以从高分辨率的纹理图像中学习高分辨率的3D模型,并实现了高质量的动态视角合成。 - Nerf-Lite: A Light-Weight Radiance Field Network for Real-Time Rendering (王明等人, ICME2021):这篇论文提出了一种轻量级的NeRF模型,可以实现实时渲
### 回答1: 机器视觉的学习资料很多,可以从以下几个方面入手:1.经典书籍:《计算机视觉:算法与应用》、《深度学习》、《机器学习》等;2.在线课程:Coursera、Udacity、edX等平台上有很多机器视觉相关的课程;3.开源项目:如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等,可以通过实践来学习机器视觉;4.论文阅读:阅读相关领域的论文,了解最新的研究进展。 ### 回答2: 学习机器视觉可以从以下几个方面获取资料: 1. 书籍:有很多经典的机器视觉书籍可以作为学习资料。例如《计算机视觉:算法与应用》、《深度学习》、《机器学习》等。这些书籍通常包含了机器视觉的基础概念、算法原理和应用案例等内容。 2. 学术论文:在机器视觉领域,有很多重要的学术会议和期刊,如CVPR、ECCV、ICCV、TPAMI等,这些会议和期刊发表了大量高质量的机器视觉研究论文。阅读这些学术论文可以了解最新的研究进展和技术方法。 3. 网络教程和博客:在互联网上有很多机器视觉的在线教程和博客,例如斯坦福大学的CS231n课程、Medium等。这些教程和博客通常以通俗易懂的方式介绍机器视觉的基本原理和应用实例。 4. 开源项目和代码:很多机器视觉的算法和模型已经被实现并开源在GitHub等平台上。通过学习和使用这些开源项目和代码,可以更好地理解和应用机器视觉技术。 5. 在线课程和培训:一些在线教育平台,如Coursera、网易云课堂等,会提供机器视觉相关的课程或培训班。通过参加这些课程,可以系统性地学习机器视觉的理论知识和实践技巧。 总之,机器视觉的学习资料包括书籍、学术论文、网络教程和博客、开源项目和代码,以及在线课程和培训等多种形式,学习者可以根据自己的需求和兴趣选择适合的资料进行学习。 ### 回答3: 学习机器视觉的资料包括但不限于以下几种: 1. 学术论文:机器视觉领域有很多重要的学术论文,包括经典的研究成果和最新的科研进展。可以通过学术搜索引擎,如Google Scholar,来查找并阅读相关论文。 2. 专业书籍:有些经典的机器视觉教材和专业书籍可以系统地介绍机器视觉基础理论和方法。一些常用的参考书包括《计算机视觉:算法与应用》等。 3. 在线教育平台:许多在线教育平台,如Coursera、Udacity和edX,提供了机器视觉的课程和教学材料。通过这些平台,可以学习到机器视觉的基本概念、算法和应用。 4. 开源代码和工具库:在互联网上有很多开源的机器视觉代码和工具库,如OpenCV、TensorFlow和PyTorch等。可以通过学习这些代码和工具的使用,来了解机器视觉算法的实际应用。 5. 学术会议和研讨会:参加机器视觉领域的学术会议和研讨会,如CVPR、ICCV和ECCV等,可以获得最新的研究成果和技术进展。 6. 学术导师和导师团队:如果有机会,可以选择加入机器视觉相关的实验室或研究团队,在导师的指导下进行研究工作,获得深入的学习和实践经验。 总之,学习机器视觉可以通过多种途径获取资料,包括学术论文、专业书籍、在线教育平台、开源代码和工具库、学术会议和研讨会,以及学术导师和导师团队的指导。通过综合利用这些资源,可以全面了解机器视觉的理论和实践。

最新推荐

DFDNet [人脸幻构] [人脸超分] [ECCV2020] 论文翻译

DFDNet [人脸幻构] [人脸超分] [ECCV2020] 论文的全文翻译,用的DeepL作为翻译工具。整体上看上去还是蛮通顺的,基本有一些基础的,看这个翻译读一遍就能看明白论文了。

【24计算机考研】安徽师范大学24计算机考情分析

安徽师范大学24计算机考情分析 链接:https://pan.baidu.com/s/1FgQRVbVnyentaDcQuXDffQ 提取码:kdhz

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

语义Web动态搜索引擎:解决语义Web端点和数据集更新困境

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学,土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH,瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚,土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议,以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源,更容易重用,这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

matlabmin()

### 回答1: `min()`函数是MATLAB中的一个内置函数,用于计算矩阵或向量中的最小值。当`min()`函数接收一个向量作为输入时,它返回该向量中的最小值。例如: ``` a = [1, 2, 3, 4, 0]; min_a = min(a); % min_a = 0 ``` 当`min()`函数接收一个矩阵作为输入时,它可以按行或列计算每个元素的最小值。例如: ``` A = [1, 2, 3; 4, 0, 6; 7, 8, 9]; min_A_row = min(A, [], 2); % min_A_row = [1;0;7] min_A_col = min(A, [],

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加,但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中,我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验,并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现,在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及,并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索,�

os.listdir()

### 回答1: os.listdir() 是一个 Python 函数,用于列出指定目录中的所有文件和子目录的名称。它需要一个字符串参数,表示要列出其内容的目录的路径。例如,如果您想要列出当前工作目录中的文件和目录,可以使用以下代码: ``` import os dir_path = os.getcwd() # 获取当前工作目录 files = os.listdir(dir_path) # 获取当前工作目录中的所有文件和目录 for file in files: print(file) ``` 此代码将列出当前工作目录中的所有文件和目录的名称。 ### 回答2: os.l

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。

自适应学习率的矩阵近似协同过滤算法(AdaError)

首页>外文书>人文>心理励志> User Modeling,WWW 2018,2018年4月23日至27日,法741AdaError:一种自适应学习率的矩阵近似协同过滤李东升IBM中国研究院中国上海ldsli@cn.ibm.com上海复旦大学,中国lutun@fudan.edu.cn摘要朝晨IBM中国研究院中国上海cchao@cn.ibm.com李尚科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德li. colorado.edu秦律科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德www.example.comqin.lv @colorado.edu复旦大学上海,中国ninggu@fudan.edu.cnACM参考格式:HansuGuSeagateTechnology美国科罗拉多guhansu@gmail.comStephen M.朱IBM研究院-中国上海,中国schu@cn.ibm.com诸如随机梯度下降的基于梯度的学习方法被广泛用于基于矩阵近似的协同过滤算法中,以基于观察到的用户项目评级来训练推荐模型。一个主要的困难 在现有的基于梯度的学习方法中,确定适当的学习率是一个重要的问题,因为如果�