(1)当前面临的问题是什么以及原因？虽然sensorfusion在该领域越来越受欢迎，但是对劣质图像(inferiorimage)条件鲁棒性不好，（例如照明不佳和传感器未对准），现有的融合方法很容易受到这些条件的影响，主要是由于calibrationmatrices建立的LiDARpoints和imagepixels的硬关联(hardassociation)。注 ：calibrationmatrices标定矩阵：用于校准相机和LiDAR硬关联(hardassociation）机制是指利用标定矩阵来建立LiDAR点和image像素的关联(2)作者提出的解决问题的方法作者提出TransFusion
(1)当前面临的问题是什么以及原因？虽然sensorfusion在该领域越来越受欢迎，但是对劣质图像(inferiorimage)条件鲁棒性不好，（例如照明不佳和传感器未对准），现有的融合方法很容易受到这些条件的影响，主要是由于calibrationmatrices建立的LiDARpoints和imagepixels的硬关联(hardassociation)。注 ：calibrationmatrices标定矩阵：用于校准相机和LiDAR硬关联(hardassociation）机制是指利用标定矩阵来建立LiDAR点和image像素的关联(2)作者提出的解决问题的方法作者提出TransFusion
一、论文信息论文信息：DetectingDeepfakeswithSelf-BlendedImages论文/Paper:http://arxiv.org/pdf/2204.08376代码/Code:https://github.com/mapooon/SelfBlendedImages作者团队：会议：CVPR2022-Oral二、动机与创新动机 早期训练集的构造点是基于两种方案：对图片进行模糊处理以模拟生成图片的清晰度下降，以及合成两个图片来制造伪影，以便于学习。然而随着深度伪造技术的进步，清晰度逐渐上升，前者已经不再适用。而后者在低质量数据集上又难以检测伪影，鲁棒性较差。 创新 提出新的
一、论文信息论文信息：DetectingDeepfakeswithSelf-BlendedImages论文/Paper:http://arxiv.org/pdf/2204.08376代码/Code:https://github.com/mapooon/SelfBlendedImages作者团队：会议：CVPR2022-Oral二、动机与创新动机 早期训练集的构造点是基于两种方案：对图片进行模糊处理以模拟生成图片的清晰度下降，以及合成两个图片来制造伪影，以便于学习。然而随着深度伪造技术的进步，清晰度逐渐上升，前者已经不再适用。而后者在低质量数据集上又难以检测伪影，鲁棒性较差。 创新 提出新的
ECCV2022_P2BNet论文阅读文章目录ECCV2022_P2BNet论文阅读0Abstract**0-1MIL:multipleinstancelearning(多示例学习)**1Introduction**1-0WSOD：weaklysupervisedobjectdetection（弱监督对象检测）**2Contributions**2-0P2BNet****2-1Acoarse-to-finefashion****2-2Performance**3Point-to-BoxNetwork**3-0Architecture****3-1Loss**3-1-0thelossofP2BN
ECCV2022_P2BNet论文阅读文章目录ECCV2022_P2BNet论文阅读0Abstract**0-1MIL:multipleinstancelearning(多示例学习)**1Introduction**1-0WSOD：weaklysupervisedobjectdetection（弱监督对象检测）**2Contributions**2-0P2BNet****2-1Acoarse-to-finefashion****2-2Performance**3Point-to-BoxNetwork**3-0Architecture****3-1Loss**3-1-0thelossofP2BN
文章目录前言AbsIntro2.Preliminary2.1.UbiasedLearningtoRank2.2.ExistionULTRDatasets3.DatasetDescription3.1.LargeScaleWebSearchSessions3.2.ExpertAnnotationDataset3.3.DatasetAnalysis4.BenchmarkandBaselines4.1.Baselines4.2.Metrics4.3.PerformanceComparison4.5.PerformanceComparisononTailQuery5.Discussion5.1.Dat
文章目录前言AbsIntro2.Preliminary2.1.UbiasedLearningtoRank2.2.ExistionULTRDatasets3.DatasetDescription3.1.LargeScaleWebSearchSessions3.2.ExpertAnnotationDataset3.3.DatasetAnalysis4.BenchmarkandBaselines4.1.Baselines4.2.Metrics4.3.PerformanceComparison4.5.PerformanceComparisononTailQuery5.Discussion5.1.Dat
论文标题：EmbracingSingleStride3DObjectDetectorwithSparseTransformer源码地址：https://github.com/TuSimple/SSTCVPR2022文章写得很好！文章从2d3d目标检测目标的尺寸的不同入手，在2d目标检测中确实由于图像近大远小的尺寸关系存在着图像中物体尺寸长尾的问题：如coco数据集中，大小目标往往是呈现long-tail的分布，于是很多研究者才考虑从不同scale的featuremap来进行不同大小的object的预测，而对于3d目标检测来说物体的尺寸基本是一致的，没有受到近大远小的投影关系的影响。远处的物体仅
论文标题：EmbracingSingleStride3DObjectDetectorwithSparseTransformer源码地址：https://github.com/TuSimple/SSTCVPR2022文章写得很好！文章从2d3d目标检测目标的尺寸的不同入手，在2d目标检测中确实由于图像近大远小的尺寸关系存在着图像中物体尺寸长尾的问题：如coco数据集中，大小目标往往是呈现long-tail的分布，于是很多研究者才考虑从不同scale的featuremap来进行不同大小的object的预测，而对于3d目标检测来说物体的尺寸基本是一致的，没有受到近大远小的投影关系的影响。远处的物体仅
