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| 领域 | 亮点 | 出处 | 详情 |
|---|---|---|---|
| 人脸识别 | 近几年人脸识别文章大部分专注在loss改进，这篇文章网络结果改进 | CVPR2020 | GroupFace |
| 人脸识别 | pair 训练和分类 统一并超过arcFace | CVPR2020 | CirCleLoss |
| 人脸检测 | anchor free，效果好，速率快，基于感受野,同时人脸对齐 | 2020arxiv | CenterFace |
| OCR文字检测 | 任意形状，不粘连不漏检，效果良好 | CVPR2019 | pseNet |
| 人脸检测 | anchor free，效果好，速率快，基于感受野新backbone | CVPR2019 | LFFD |
| 人脸检测 | anchor创新，对小人脸和远离anchor人脸尤其有效,recall很高 | ICCV2017 | S3FD |
| 人脸姿态 | 不需要特征点的人脸姿态估计新方法 | CVPR2018 | HopeNet |
| 人脸识别 | 嵌入式轻量级人脸识别 | CVPR2016 | Light-CNN |
| 人脸三维重建 | 2019半监督人脸三维建模 | CVPR2019 | MVF-Net |
| 图像特征提取，模型裁剪缩放 | 2019state-of-art,搜索基础网络，缩放新方法 | CVPR2019 | EfficientNet |
| 单图人脸重建 | 2018state-of-art,显著更快，端到端，精度大幅度提升 | ECCV2018 | PRNet |
| 模型训练 | 无任何模型修改，精准率提升5个点VOC数据集 | 2019arxiv | BoF |
| 图像修复 | 模糊，超分辨率多领域，更快速率，更高精度 | ECCV2018 | deblurGAN |
| CV车牌识别 | 非限制场景，大倾角，超过商业 | ECCV2018 | alpr |
| CV自动驾驶 | 简洁端到端处理 | CVPR2017 | dave |
| OCR文字识别 | 端到端，不用对齐，无字典 | PAMI2015 | crnn |
| CV目标检测 | anchor cluster scale | CVPR2017 | yolo2/YOLO9000 |
| CV目标检测 | single net | CVPR2016 | yolo1 |
| CV目标检测 | multi scale darknet53 | report | yolo3 |