CVPR2019| 9篇CVPR论文开源代码（行人检测/物体检测/3D Face等）

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前段时间，计算机视觉顶会CVPR 2019 公布了接收结果，极市也对此做了相关报道： 1300篇！CVPR2019接收结果公布，你中了吗？ 。目前官方已公布了接收论文列表，极市已汇总目前公开的所有论文链接及code（目前已更新680篇），今日更新论文如下：

1.Pedestrian Detection with Autoregressive Network Phases

具有自回归网络阶段的行人检测

源码链接： https://github.com/garrickbrazil/AR-Ped

2.MVF-Net: Multi-View 3D Face Morphable Model Regression

MVF-Net：多视图3D面部可变模型回归

源码链接： https://github.com/Fanziapril/mvfnet

3.Detecting Overfitting of Deep Generators via Latent Recovery

通过潜在恢复检测深度发电机的过度拟合

源码链接： https://github.com/ryanwebster90/gen-overfitting-latent-recovery

4.Unsupervised Deep Epipolar Flow for Stationary or Dynamic Scenes

用于静止或动态场景的无监督深度极线流

源码链接： https://github.com/yiranzhong/EPIflow

5.Isospectralization, or how to hear shape, style, and correspondence

Isospectization，或如何听取形状，风格和通信

源码链接： https://github.com/lcosmo/isospectralization

6.Exploring the Bounds of the Utility of Context for Object Detection

探讨用于物体检测的上下文效用的界限

源码链接： https://github.com/EhudBarnea/ContextAnalysis

7.Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results

Deformable ConvNets v2：更加可变形，更好的结果

源码链接： https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets

8.From Recognition to Cognition: Visual Commonsense Reasoning(Oral)

从认知到认知：视觉常识推理

源码链接： https://github.com/rowanz/r2c

9.Unsupervised Visual Domain Adaptation: A Deep Max-Margin Gaussian Process Approach（Oral)

Unsupervised Visual Domain Adaptation：深度最大边缘高斯过程方法

*延伸阅读

• CVPR2019 | 29篇目标检测相关论文汇总（部分含源码）

• CVPR2019无人驾驶相关论文

• 【CVPR2019正式公布】行人重识别论文 附下载链接

• 关于本次CVPR2019投稿的一些感想

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