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2021 年,计算机视觉相关综述。包括目标检测、跟踪........

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HYH-M87/2021-CV-Surveys

 
 

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2021-CV-Surveys

2021 年,计算机视觉相关综述。包括目标检测、跟踪........

📗📗📗在【我爱计算机视觉】微信公众号后台回复“CV综述”,即可收到本文列出的全部论文的打包下载。至12月6日已公开 186 篇。

目录

🐱 🐶 🐯 🐺
45.Continual Learning(持续学习) 46.Object Tracking(目标跟踪)
41.SLAM/AR/robotics(机器人) 42.Visual-and-Language(视觉语言) 43.Reinforcement Learning(强化学习) 44.Open Set Recognition(开集识别)
40.Adversarial Learning(对抗学习) 39.Image Captioning(图像字幕) 38.Image Synthesis(图像合成) 37.Affective Image Content Analysis(情感图像内容分析)
36.Computational Photography(光学、几何、光场成像、计算摄影) 35.Interest Point Detection(兴趣点检测) 34.Graph Neural Networks(图神经网络) 33.Data Augmentation(数据增强)
32.Adversarial Example Detection(对抗性示例检测) 31.Change Detection(变化检测) 30.Gaze Estimation(视线估计) 29.图像标注
28.Depth Estimation(深度估计) 27.Sign Language Production(手语制作) 26.Image Representation(图像表征) 25.Multimedia Technology(多媒体技术)
24.Image Processing(图像处理) 23.3D 语义场景完成(SSC) 22.Image Segmentation(图像分割) 21.Few/Weak/Zero-Shot Learning,Domain Generalization/Adaptation(小/弱/零样本学习,域适应,域泛化)
20.Anomaly Detection(异常检测) 19.Transformers 18.Point Clouds(点云) 17.Object Detection(目标检测)
16.Human Action Detection and Recognitionn(人体动作检测与识别) 15.Person Re-Identification(人员重识别) 14.:dancers:Human Pose Estimation(人体姿态估计) 13.Image Classification(图像分类)
12.Image Retrieval(图像检索) 11.:neutral_face:Face(人脸技术) 10.Super-Resolution(超分辨率) 9.Quantization/Pruning/Knowledge Distillation/Model Compression(量化、剪枝、蒸馏、模型压缩/扩展与优化)
8.Deep Learning(深度学习) 7.Aeria/Drones/Satellite/RS Image(航空影像/无人机) 6.GAN 生成对抗网络 5.:bus:智能驾驶
4.Video Processing(视频相关技术) 3.Visual Question Answering(视觉问答) 2.:hospital:医学影像 1.Unkown(未分)

详细请看:

46.Object Tracking(目标跟踪)

  • From Show to Tell: A Survey on Image Captioning
    [2021-07-16]
    本次工作的目的是提供一个从视觉编码和文本生成到训练策略、使用的数据集和评估指标的图像字幕方法的全面概述和分类。
  • A Thorough Review on Recent Deep Learning Methodologies for Image Captioning
    [2021-07-29]
    本篇综述对 UpDown、OSCAR、VIVO、Meta Learning 和一个使用条件生成对抗网的模型等近期方法进行了回顾。得出尽管基于 GAN 的模型取得了最高分,但 UpDown 代表了图像字幕的一个重要基础,而由于使用了新的目标字幕的 OSCAR 和 VIVO 则更有用。
  • Adversarial Example Detection for DNN Models: A Review
    [2021-05-04]
    本文试图为 AE 检测方法提供一个理论和实验回顾。对这些方法进行了详细的讨论,并在四个数据集的不同场景下介绍了八个最先进的检测器的实验结果。还提供了该研究方向的潜在挑战和未来前景。
  • Depth Estimation(深度估计)
    • Survey on Semantic Stereo Matching / Semantic Depth Estimation
      [2021-09-22]
    • Single Image Depth Estimation: An Overview
      [2021-04-15]
      本文是对场景理解中的重要子任务深度估计的回顾,并重点关注单图像深度估计。从早于深度学习,利用手工制作的特征和假设的非深度学习方法,到大多使用深度学习技术的最新作品;从监督到无监督。以及将深度估计问题与语义分割和表面法线估计等相关任务相结合的多任务方法。最后,还讨论了对当代解决方案的机制、原理和失败案例的调查。
  • Sign Language Production: A Review
    [2021-03-31]
    本文回顾了利用深度学习在手语制作(SLP)和相关领域的最新进展。旨在简要总结SLP 的最新成就,讨论其优势、局限性和未来的研究方向。
  • A Survey of Orthogonal Moments for Image Representation: Theory, Implementation, and Evaluation
    [2021-03-30]
    本文是对用于图像表征的正交矩进行的全面调查,涵盖快速/精准计算、鲁棒性/不变性优化和定义扩展方面的最新进展。为各种广泛使用的正交矩创建了一个软件包,并在同一基础上对这些方法进行了评估。作者表示所提出的理论分析、软件实现和评价结果可以为社会提供支持,特别是在开发新技术和推广实际应用方面。
  • 3D Semantic Scene Completion: a Survey
    [2021-03-15]
    本文是对当代最先进的 3D 语义场景完成方法进行的全面调查。回顾并严格分析了所提出的方法的主要方面,包括需要考虑的重要设计选择,并比较了它们在流行的 SSC 数据集中的性能。作者希望这项调查将支持该领域的进一步发展,旨在提供新的见解,并帮助没有经验的读者浏览该领域。
  • Deep Learning based 3D Segmentation: A Survey
    [2021-03-10]
    本篇综述是对基于深度学习的三维分割的最新进展进行了全面的调查,包含150多篇论文文献。总结了最常用的 pipelines,对其亮点和不足进行了讨论,并分析了这些分割方法的竞争结果。还在分析的基础上,提供了未来有前景的研究方向。
  • Image/Video Deep Anomaly Detection: A Survey
    [2021-03-03]
    基于图像和视频的深度学习 AD 的专业综述的缺失,作者对此进行了深入调查。工作的重点在无监督技术上,并提供 AD 概念的精确定义,同时对最近提出的 AD 方法进行了的分类。以及对当前的挑战和未来的研究方向进行了彻底讨论。
  • 神经网络
  • Attention(注意力机制)
    • Attention, please! A survey of Neural Attention Models in Deep Learning
      [2021-04-01]
      为了评估注意力在深度神经网络中的应用广度,作者在本次调查中对该领域进行了系统的回顾。包括该领域的数百种架构,确定并讨论一些表现出重大影响的架构。还开发并公开一种自动化的方法,以促进该领域评论的发展。通过对 650 部作品进行批判性分析,描述了注意力在卷积、循环网络和生成模型中的主要用途,并确定共同的用途和应用子群。此外,还描述了注意力在不同应用领域的影响,以及它们对神经网络可解释性的影响。最后,列出可能的趋势和进一步研究的机会,希望这篇综述能对该领域的主要注意力模型进行简洁的概述,并指导研究人员开发未来的方法,以推动进一步的改进。
    • Attention mechanisms and deep learning for machine vision: A survey of the state of the art
      [2021-06-15]
      本篇综述是对基于 Attention(注意力)机制和深度学习在各种机器视觉(MV)任务/应用中的合并的研究调研。包含 110 多篇论文作为研究参考。
    • Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey
      [2021-11-16]
      本篇综述系统地回顾和总结了计算机视觉中深度神经网络的注意机制。
  • 集成学习
    • Ensemble deep learning: A review
      [2021-04-07]
      本篇综述是对目前最先进的深度集成模型的调研,为研究学者提供一个广泛的总结。集成模型大致可分为 bagging, boosting 和 stacking,基于 negative correlation 的深度集成模型,显式/隐式合集,同质/异质合集,决策融合策略,无监督、半监督、强化学习和基于在线/增量、多标签的深度集成模型。此外,还深度集成模型在不同领域的应用进行了简要讨论。并在本文的最后提出一些未来的建议和研究方向。
  • 遥感图像分类
    • A survey of active learning algorithms for supervised remote sensing image classification
      [2021-04-19]
      主动学习算法在监督式遥感图像分类中的应用研究.本篇综述回顾并测试了主动学习算法的主要系列:committee, large margin 和 posterior probability-based。并对每一种算法,都讨论了遥感界的最新进展,以及详细介绍和测试了一些启发式算法。考虑了几个具有挑战性的遥感场景,包括非常高的空间分辨率和高光谱图像分类。最后,为新用户和/或没有经验的用户提供了选择良好架构的指南。
  • 检测与跟踪

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