极市团队整理：CVPR历届论文代码解读直播合集

知识点: 1. CVPR概述 CVPR全称为Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（计算机视觉与模式识别会议），是计算机视觉领域公认的顶级会议。自1983年以来，CVPR每年都会举行，会议汇集了全球计算机视觉领域的最新研究成果和技术进展。 2. 论文与代码的重要性 论文是科研成果的展示窗口，通过阅读论文，研究人员可以了解当前领域的研究动态和前沿问题。代码是将理论研究成果转化为实际应用的关键，通过研究和复现论文中的代码，研究人员可以验证算法的有效性，并在此基础上进行改进和创新。 3. 论文解读 论文解读是对某篇论文的深入理解，包括但不限于论文的研究背景、研究动机、研究方法、实验结果和结论等。通过论文解读，研究人员可以更快捷地理解论文的核心思想和关键创新点。 4. 论文分类 论文分类是根据论文的研究主题、研究方法等进行的划分，有助于研究人员快速找到自己感兴趣的论文。例如，CVPR2021的论文可以按照图像分类、目标检测、图像分割、三维重建等主题进行分类。 5. 论文下载与开源代码 论文下载是指获取论文全文的行为，这对于研究人员来说是至关重要的，因为论文是科研的基石。开源代码是指作者将自己论文中的算法实现代码公开，这有助于研究人员快速理解和复现论文中的算法。 6. 论文直播分享 论文直播分享是指通过网络直播的方式，将论文的关键信息分享给无法现场参会的人员。这种方式有助于扩大研究成果的影响力，同时也有助于研究人员之间的交流和学习。 7. 极市团队 极市团队是专注于计算机视觉领域的团队，通过整理和分享CVPR等顶级会议的论文和代码，为研究人员提供了极大的便利。 8. 关键词解析 - machine-learning：机器学习，是使计算机具有学习能力的学科，是人工智能的核心。 - computer-vision：计算机视觉，是使机器理解、解释和处理视觉世界的技术。 - deep-learning：深度学习，是机器学习的一个分支，通过模拟人脑的神经网络结构，使机器具有强大的学习能力。 - image-classification：图像分类，是计算机视觉的基础任务之一，旨在将图像分配到不同的类别中。 - object-detection：目标检测，是计算机视觉的重要任务，旨在确定图像中所有感兴趣的目标的位置和类别。 - image-segmentation：图像分割，是将图像划分为多个部分，每个部分对应图像中的一个特定区域或对象。 - papers：论文，是科研成果的展示窗口。 - image-segmentation：图像分割，是将图像划分为多个部分，每个部分对应图像中的一个特定区域或对象。 - cvpr2019 cvpr2020 cvpr2021：分别是2019年、2020年和2021年的CVPR会议。 - 附件源码：指的是随论文附带的源代码。 - 文章源码：指的是文章中描述算法的源代码实现。 9. 压缩包子文件 压缩包子文件是一种将多个文件或文件夹压缩成一个文件的格式，通常用于便于文件的存储和传输。在这个上下文中，CVPR2021-Paper-Code-Interpretation-master很可能是一个包含了2017年至2021年CVPR会议的论文、代码解读、直播回放等资源的压缩包。 通过以上的知识点，我们可以看到这个资源集合覆盖了从2017年至2021年的CVPR会议，包含了论文、代码、解读、直播等多种形式，是研究人员获取计算机视觉领域最新研究进展的重要资源。