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| Date | Speaker | Paper | Remark |
|---|---|---|---|
| 2024.5.20 | 1. 丁梓原 （Grounding MLLM） |
《GROUNDHOG: Grounding Large Language Models to Holistic Segmentation》 （CVPR 2024） | |
| 2024.5.20 | 2. 张伊男 （Self-Supervised Pre-Training） |
《MiM: Mask in Mask Self-Supervised Pre-Training for 3D Medical Image Analysis》 （arxiv 2404） | |
| 2024.5.13 | 1. 范筱峰 （Open-Vocabulary 9D Pose Estimation） |
《OV9D: Open-Vocabulary Category-Level 9D Object Pose and Size Estimation》 （arxiv 2403） | |
| 2024.5.13 | 2. 胡逸琛 （Contrastive Learning） |
《VoCo: A Simple-yet-Effective Volume Contrastive Learning Framework for 3D Medical Image Analysis》 （CVPR 2024） | |
| 2024.5.6 | 1. 李高杰 （WSI Classification） |
《Generalizable Whole Slide Image Classification with Fine-Grained Visual-Semantic Interaction》 （CVPR 2024） | |
| 2024.5.6 | 2. 刘宇帆 （Continual Learning Panoptic Segmentation） |
《ECLIPSE: Efficient Continual Learning in Panoptic Segmentation with Visual Prompt Tuning》 （CVPR 2024） | |
| 2024.4.29 | 1. 张浩杰 （Contrastive Learning） |
《MLIP: Enhancing Medical Visual Representation with Divergence Encoder and Knowledge-guided Contrastive Learning》 （arxiv 2402） | |
| 2024.4.29 | 2. 王培福 （MLLM Segmentation） |
《GSVA: Generalized Segmentation via Multimodal Large Language Models》 （CVPR 2024） | |
| 2024.4.22 | 1. 黄佳隆 （Vision-Language Pre-training） |
《Decomposing Disease Descriptions for Enhanced Pathology Detection: A Multi-Aspect Vision-Language Pre-training Framework》 （CVPR 2024） | |
| 2024.4.22 | 2. 许文卓 （Open-Vocabulary Object Detection） |
《YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection》 （CVPR 2024） | |
| 2024.4.15 | 1. 丁梓原 （Domain Generalized Semantic Segmentation） |
《Collaborating Foundation Models for Domain Generalized Semantic Segmentation》 （CVPR 2024） | |
| 2024.4.15 | 2. 黄丽娜 （Long-Tailed Transformer） |
《DeiT-LT: Distillation Strikes Back for Vision Transformer Training on Long-Tailed Datasets》 （CVPR 2024） | |
| 2024.4.8 | 1. 郭杰 （Whole Slide Image） |
《Dynamic Graph Representation with Knowledge-aware Attention for Histopathology Whole Slide Image Analysis》 （CVPR 2024） | |
| 2024.4.8 | 2. 张伊男 （Multi-Task LoRA） |
《MTLoRA: A Low-Rank Adaptation Approach for Efficient Multi-Task Learning》 （CVPR 2024） | |
| 2024.4.1 | 1. 范筱峰 （Multi-Task & Depth Estimation） |
《Depth anything: Unleashing the power of large-scale unlabeled data》 （arxiv 2401） | |
| 2024.4.1 | 2. 胡逸琛 （Vision Mamba） |
《Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model》 （arxiv 2401） | |
| 2024.3.25 | 1. 张浩杰 （MLLM） |
《Mysterious Projections: Multimodal LLMs Gain Domain-Specific Visual Capabilities Without Richer Cross-Modal Projections》 （arxiv 2402） | |
| 2024.3.25 | 2. 王培福 （MLLM） |
《UniBind: LLM-Augmented Unified and Balanced Representation Space to Bind Them All》 （CVPR 2024） | |
| 2024.3.18 | 1. 刘宇帆 （Continual Segmentation） |
《Continual Segmentation with Disentangled Objectness Learning and Class Recognition》 （CVPR 2024） | |
| 2024.3.18 | 2. 许文卓 （Open-Vocabulary Segmentation） |
《Open-Vocabulary Segmentation with Semantic-Assisted Calibration》 （CVPR 2024） | |
| 2024.3.11 | 1. 丁梓原 （VFM-based DG semantic segmentation） |
《Stronger, Fewer, & Superior: Harnessing Vision Foundation Models for Domain Generalized Semantic Segmentation》 （CVPR 2024） | |
| 2024.3.11 | 2. 黄佳隆 （Universe Segmentation） |
《OMG-Seg: Is One Model Good Enough For All Segmentation?》 （CVPR 2024） | |
| 2024.3.4 | 1. 李高杰 （SAM-like） |
《EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment Anything》 （CVPR 2024） | |
| 2024.3.4 | 2. 黄丽娜 （WSI Classification） |
《Feature Re-Embedding: Towards Foundation Model-Level Performance in Computational Pathology》 （CVPR 2024） | |
| 2024.2.26 | 1. 郭杰 （Open-Vocabulary Classification） |
《TagCLIP: A Local-to-Global Framework to Enhance Open-Vocabulary Multi-Label Classification of CLIP Without Training》 （AAAI 2024） | |
| 2024.2.26 | 2. 张伊男 （MLLM-based Clinical Prediction） |
《Multimodal Clinical Trial Outcome Prediction with Large Language Models》 （arxiv 2402） | |
| 2024.2.5 | 1. 范筱峰 （NeRF / Reconstruction Model） |
《PF-LRM: Pose-Free Large Reconstruction Model for Joint Pose and Shape Prediction》 （ICLR 2024） | |
| 2024.2.5 | 2. 胡逸琛 （Contrast Learning Regression） |
《Rank-N-Contrast: Learning Continuous Representations for Regression》 （NeurIPS 2023） | |
| 2024.1.29 | 1. 王培福 （Multi-Modal Video Action Recognition） |
《M2-CLIP: A Multimodal, Multi-task Adapting Framework for Video Action Recognition》 （AAAI 2024） | |
| 2024.1.29 | 2. 张浩杰 （Multi-Modal Ensemble Learning） |
《Multimodal Pathway：Improve Transformers with Irrelevant Data from Other Modalities》 （arxiv 2401） | |
| 2024.1.22 | 1. 李高杰 （Open-World Segmentation） |
《UMG-CLIP: A Unified Multi-Granularity Vision Generalist for Open-World Understanding》 （arxiv 2401） | |
| 2024.1.22 | 2. 许文卓 （Open-Vocabulary Segmentation） |
《Open-Vocabulary SAM: Segment and Recognize Twenty-thousand Classes Interactively》 （arxiv 2401） | |
| 2024.1.15 | 1. 刘宇帆 （Incremental Learning） |
《Fine-Grained Knowledge Selection and Restoration for Non-Exemplar Class Incremental Learning》 （AAAI 2024） | |
| 2024.1.15 | 2. 黄佳隆 （VLM Prompting Survey） |
《A Systematic Survey of Prompt Engineering on Vision-Language Foundation Models》 （arxiv 2307） | |
| 2024.1.8 | 1. 李高杰 （VLM Prompting） |
《Learning to Prompt with Text Only Supervision for Vision-Language Models》 （arxiv 2401） | |
| 2024.1.8 | 2. 黄丽娜 （Universal Image Segmentation） |
《Unsupervised Universal Image Segmentation》 （arxiv 2312） | |
| 2024.1.3 | 1. 丁梓原 （VLM-based DG Segmentation） |
《VLTSeg: Simple Transfer of CLIP-Based Vision-Language Representations for Domain Generalized Semantic Segmentation》 （arxiv 2312） | |
| 2024.1.3 | 2. 张伊男 （Large Multi-Modal Model） |
《NExT-Chat: An LMM for Chat, Detection and Segmentation》 （arxiv 2311） | |
| 2023.12.25 | 1. 郭杰 （Foundation model & LLM） |
《From CLIP to DINO: Visual Encoders Shout in Multi-modal Large Language Models》 （arxiv 2310） | |
| 2023.12.25 | 2. 胡逸琛 （Multi-Task Transfer Learning） |
《VMT-Adapter: Parameter-Efficient Transfer Learning for Multi-Task Dense》 （AAAI 2024） | |
| 2023.12.18 | 1. 王培福 （Large Multi-Modal Model） |
《Pixel Aligned Language Models》 （arxiv 2312） | |
| 2023.12.18 | 2. 张浩杰 （Large Multi-Modal Model） |
《OneLLM: One Framework to Align All Modalities with Language》 （arxiv 2312） | |
| 2023.12.11 | 1. 范筱峰 （Category-Level Pose Estimation） |
《SecondPose: SE(3)-Consistent Dual-Stream Feature Fusion for Category-Level Pose Estimation》 （arxiv 2311） | |
| 2023.12.11 | 2. 黄佳隆 （Visual In-Context Model） |
《Sequential Modeling Enables Scalable Learning for Large Vision Models》 （arxiv 2312） | |
| 2023.12.4 | 1. 黄丽娜 （LLM-based Few-shot Segmentation） |
《LLaFS: When Large-Language Models Meet Few-Shot Segmentation》 （arxiv 2311） | |
| 2023.12.4 | 2. 许文卓 （Open-Vocabulary Segmentation） |
《CLIPSelf: Vision Transformer Distills Itself for Open-Vocabulary Dense Prediction》 （arxiv 2310） | |
| 2023.11.27 | 1. 刘宇帆 （Prompt-Based Continual Learning） |
《Hierarchical Decomposition of Prompt-Based Continual Learning: Rethinking Obscured Sub-optimality》 （NeurIPS 2023） | |
| 2023.11.27 | 2. 张伊男 （Open-Vocabulary Object Detection） |
《DST-Det: Simple Dynamic Self-Training for Open-Vocabulary Object Detection》 （arxiv 2310） | |
| 2023.11.20 | 1. 李高杰 （LLM-based Classification） |
《Towards Open-Ended Visual Recognition with Large Language Model》 （arxiv 2311） | |
| 2023.11.20 | 2. 胡逸琛 （CLIP-prompts） |
《Waffling around for Performance: Visual Classification with Random Words and Broad Concepts》 （ICCV 2023） | |
| 2023.11.15 | 1. 丁梓原 （LMM-based Grounding & Segmentation） |
《GLaMM : Pixel Grounding Large Multimodal Model》 （arxiv 2311） | |
| 2023.11.15 | 2. 黄佳隆 （Vision Language Pretraining） |
《SILC: Improving Vision Language Pretraining with Self-Distillation》 （arxiv 2310） | |
| 2023.11.9 | 1. 郭杰 （LLM-based Object Detection） |
《CoTDet: Affordance Knowledge Prompting for Task Driven Object Detection》 （ICCV 2023） | |
| 2023.11.9 | 2. 黄丽娜 （VLM-based Incremental Learning） |
《Class Incremental Learning with Pre-trained Vision-Language Models》 （arxiv 2310） | |
| 2023.11.2 | 1. 张浩杰 （Vision-Language Models） |
《GraphAdapter: Tuning Vision-Lunguage Models With Dual Knowledge Graph》 （NeurIPS 2023） | |
| 2023.11.2 | 2. 王培福 （Open World LLM-based Agent） |
《Steve-Eye: Equipping LLM-based Embodied Agents with Visual Perception in Open Worlds》 （arxiv 2310） | |
| 2023.10.26 | 1. 范筱峰 （3D point cloud prompt tuning） |
《Instance-aware dynamic prompt tuning for pre-trained point cloud models》 （ICCV 2023） | |
| 2023.10.26 | 2. 张伊男 （Open World Object Detection） |
《Detecting Everything in the Open World: Towards Universal Object Detection》 （CVPR 2023） | |
| 2023.10.19 | 1. 刘宇帆 （VIT backbone） |
《Self-regulating Prompts: Foundational Model Adaptation without Forgetting》 （ICCV 2023） | |
| 2023.10.19 | 2. 胡逸琛 （Universal medical segmentation） |
《Universeg: Universal medical image segmentation》 （ICCV 2023） | |
| 2023.10.12 | 1. 黄丽娜 （VIT backbone） |
《DiT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Routing》 （arxiv 2308） | |
| 2023.10.12 | 2. 黄佳隆 （WSI Classification） |
《Multiple Instance Learning Framework with Masked Hard Instance Mining for Whole Slide Image Classification》 （ICCV 2023） | |
| 2023.10.5 | 1. 郭杰 （Multimodal-LLM） |
《Cheap and Quick: Efficient Vision-Language Instruction Tuning for Large Language Models》 （NeurIPS 2023） | |
| 2023.10.5 | 2. 张伊男 （Object Detection） |
《Dense Distinct Query for End-to-End Object Detection》 （CVPR 2023） | |
| 2023.9.28 | 1. 陈琼朴 （Multimodal Learning） |
《MMANet: Margin-aware Distillation and Modality-aware Regularization for Incomplete Multimodal Learning》 （CVPR 2023） | |
| 2023.9.28 | 2. 钟晴 （Domain Adaptation Semantic Segmantation） |
《To Adapt or Not to Adapt? Real-Time Adaptation for Semantic Segmentation》 （ICCV 2023） | |
| 2023.9.21 | 1. 刘宇帆 （VLM-based Continual Learning） |
《Preventing Zero-Shot Transfer Degradation in Continual Learning of Vision-Language Models》 （ICCV 2023） | |
| 2023.9.21 | 2. 李高杰 （Object Detection） |
《Enhanced Training of Query-Based Object Detection via Selective Query Recollection》 （CVPR 2023） | |
| 2023.9.11 | 1. 丁梓原 （Test-Time Adaptation） |
《On the Robustness of Open-World Test-Time Training: Self-Training with Dynamic Prototype Expansion》 （ICCV 2023 oral） | |
| 2023.9.11 | 2. 范筱峰 （3D Open-Vocabulary detection） |
《Open-Vocabulary Point-Cloud Object Detection Without 3D Annotation》 （CVPR 2023） | |
| 2023.8.28 | 1. 郭杰 （Object Detection） |
《Less is More: Focus Attention for Efficient DETR》 （ICCV 2023） | |
| 2023.8.21 | 1. 丁梓原 （Panoramic Semantic Segmentation） |
《Look at the Neighbor: Distortion-aware Unsupervised Domain Adaptation for Panoramic Semantic Segmentation》 （ICCV 2023） | |
| 2023.8.14 | 1. 黄佳隆 （Weakly-supervised WSI） |
《Task-specific Fine-tuning via Variational Information Bottleneck for Weakly-supervised Pathology Whole Slide Image Classification》 （CVPR 2023） | |
| 2023.7.31 | 1. 胡逸琛 （Multimodal Learning） |
《Best of Both Worlds: Multimodal Contrastive Learning with Tabular and Imaging Data》 （CVPR 2023） | |
| 2023.7.24 | 1. 范筱峰 （6D Object Pose Estimation） |
《TTA-COPE: Test-Time Adaptation for Category-Level Object Pose Estimation》 （CVPR 2023） | |
| 2023.7.24 | 2. 黄丽娜 （Vision Transformer） |
《Patch n' Pack: NaViT, a Vision Transformer for any Aspect Ratio and Resolution》 （arxiv 2023） | |
| 2023.7.17 | 1. 李高杰 （SAM-like） |
《Semantic-SAM: Segment and Recognize Anything at Any Granularity》 （arxiv 2023） | |
| 2023.7.17 | 2. 张伊男 （Object Detection） |
《Detection Hub:Unifying Object Detection Datasets via Query Adaptation on Language Embedding》 （CVPR 2023） | |
| 2023.7.10 | 1. 刘宇帆 （Incremental Learning） |
《Endpoints Weight Fusion for Class Incremental Semantic Segmentation》 （CVPR 2023） | |
| 2023.7.10 | 2. 胡逸琛 （Multi-Modal Learning） |
《Multi-Modal Learning With Missing Modality via Shared-Specific Feature Modelling》 （CVPR 2023） | |
| 2023.7.3 | 1. 丁梓原 （SAM综述） |
《A Survey on Segment Anything Model (SAM): Vision Foundation Model Meets Prompt Engineering》 （arxiv 2023） | |
| 2023.7.3 | 2. 黄佳隆 （Self-Supervised Learning） |
《Three Guidelines You Should Know for Universally Slimmable Self-Supervised Learning》 （CVPR 2023） | |
| 2023.6.26 | 1. 郭杰 （Object Detection） |
《Detection Transformer with Stable Matching》 （arxiv 2023） | |
| 2023.6.26 | 2. 陈琼朴 （Multimodal Learning） |
《PMR: Prototypical Modal Rebalance for Multimodal Learning》 （CVPR 2023） | |
| 2023.6.19 | 1. 范筱峰 （6D Object Pose Estimation） |
《POPE: 6-DoF Promptable Pose Estimation of Any Object, in Any Scene, with One Referenc》 （arxiv 2023） | |
| 2023.6.19 | 2. 黄丽娜 （Object Detection） |
《USD: Unknown Sensitive Detector Empowered by Decoupled Objectness and Segment Anything Model》 （arxiv 2023） | |
| 2023.6.12 | 1. 刘宇帆 （Incremental Learning） |
《CODA-Prompt: COntinual Decomposed Attention-based Prompting for Rehearsal-Free Continual Learning》 （CVPR 2023） | |
| 2023.6.12 | 2. 张伊男 （Object Detection） |
《One-to-Few Label Assignment for End-to-End Dense Detection》 （CVPR 2023） | |
| 2023.6.5 | 1. 丁梓原 （Domain Adaptation） |
《Pulling Target to Source: A New Perspective on Domain Adaptive Semantic Segmentation》 （arXiv 2023） | |
| 2023.5.28 | 1. 梁毅雄 （视觉大模型） |
[Visual Foundation Models & Parameter-Efficient Learning] | |
| 2023.5.28 | 2. 张朝君 （Instance Segmentation） |
《Vision Transformers Are Good Mask Auto-Labelers》 （CVPR 2023） | |
| 2023.5.22 | 1. 李胜琦 （Semantic Segmentation） |
《Side Adapter Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation》 （CVPR 2023） | |
| 2023.5.22 | 2. 李高杰 （Object Detection） |
《DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection》 （arXiv 2023） | |
| 2023.5.15 | 1. 吕乐乐 （Segmentation） |
《AutoFocusFormer: Image Segmentation off the Grid》（CVPR 2023） | |
| 2023.5.15 | 2. 范晓峰 (3D Reconstruction) |
《Anything-3D: Towards Single-view Anything Reconstruction in the Wild》（arXiv 2023） | |
| 2023.5.8 | 1. 陈雁 （Weakly-supervised Learning） |
《WeakTr: Exploring Plain Vision Transformer for Weakly-supervised Semantic Segmentation》 （arXiv 2023） | |
| 2023.5.8 | 2. 刘宇帆 （Continual Learning） |
《CoMFormer: Continual Learning in Semantic and Panoptic Segmentation》 （CVPR 2023） | |
| 2023.5.4 | 1. 曾海龙 （Semantic Segmentation） |
《MP-Former: Mask-Piloted Transformer for Image Segmentation》 （CVPR 2023） | |
| 2023.5.4 | 2. 李高杰 （Open-Set Object Detection） |
《Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection》 （arXiv 2023） | |
| 2023.4.24 | 1. 李胜琦 （Semantic Segmentation） |
《Leveraging Hidden Positives for Unsupervised Semantic Segmentation》 （CVPR 2023） | |
| 2023.4.24 | 2. 丁梓原 （Semantic Segmentation） |
《Exploring Sparse Visual Prompt for Cross-domain Semantic Segmentation》 （arXiv 2023） | |
| 2023.4.17 | 1. 张朝君 （Instance Segmentation） |
《BoxSnake: Polygonal Instance Segmentation with Box Supervision》（arXiv 2023） | |
| 2023.4.17 | 2. 郭杰 （Object Detection） |
《Lite DETR : An Interleaved Multi-Scale Encoder for Efficient DETR》 （CVPR 2023） | |
| 2023.4.10 | 1. 刘浩天 （Segmentation） |
《Segment Anything》 （arXiv 2023） | |
| 2023.4.10 | 2. 范晓峰 （6D Object Pose Estimation） |
《Self-Supervised Geometric Correspondence for Category-Level 6D Object Pose Estimation in the Wild》 （arXiv 2022） | |
| 2023.4.3 | 1. 吕乐乐 （Instance Segmentation） |
《FastInst: A Simple Query-Based Model for Real-Time Instance Segmentation》 （CVPR 2023） | |
| 2023.4.3 | 2. 刘宇帆 （Incremental learning） |
《Foundation Model Drives Weakly Incremental Learning for Semantic Segmentation》 （CVPR 2023） | |
| 2023.3.27 | 1. 陈雁 （Weakly-supervised Learning） |
《Token Contrast for Weakly-Supervised Semantic Segmentation》 （CVPR 2023） | |
| 2023.3.27 | 2. 李高杰 （Transformer） |
《BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention》 （CVPR 2023） | |
| 2023.3.20 | 1. 张朝君 （Instance Segmentation） |
《SIM: Semantic-aware Instance Mask Generation for Box-Supervised Instance Segmentation》 （CVPR 2023） | |
| 2023.3.20 | 2. 丁梓原 （Domain Adaptation） |
《Focus on Your Target: A Dual Teacher-Student Framework for Domain-adaptive Semantic Segmentation》 （arXiv 2023） | |
| 2023.3.13 | 1. 曾海龙 （Semantic Segmentation） |
《DejaVu: Conditional Regenerative Learning to Enhance Dense Prediction》 （CVPR 2023） | |
| 2023.3.13 | 2. 郭杰 （Transformer） |
《Focal Modulation Networks》 （NeurIPS 2022） | |
| 2023.3.6 | 1. 刘宇帆 （Medical Image Segmentation） |
《3D UX-Net: A Large Kernel Volumetric ConvNet Modernizing Hierarchical Transformer for Medical Image Segmentation》 （ILCR 2023） | |
| 2023.3.6 | 2. 范晓峰 （6D Pose Estimation） |
《OnePose: One-Shot Object Pose Estimation Without CAD Models》 （CVPR 2022） | |
| 2023.2.27 | 1. 李胜琦 （Semantic Segmentation） |
《Semantic Segmentation via Pixel-to-Center Similarity Calculation》 （arXiv 2023） | |
| 2023.2.27 | 2. 陈雁 （Weakly-supervised Learning） |
《CLIP is Also an Efficient Segmenter: A Text-Driven Approach for Weakly Supervised Semantic Segmentation》 （arXiv 2023） | |
| 2023.2.18 | 1. 吕乐乐 （Visual Recognition） |
《Visual Recognition with Deep Nearest Centroids 》 （ICLR 2023） | |
| 2023.2.18 | 2. 李高杰 （Transformer） |
《Vision Transformer Adapter for Dense Predictions》 （ICLR 2023） | |
| 2023.2.11 | 1. 张朝君 （Transformer） |
《Mask DINO: Towards A Unified Transformer-based Framework for Object Detection and Segmentation》 （arXiv 2022） | |
| 2023.2.11 | 2. 丁梓原 （Domain Adaptation） |
《MADAv2: Advanced Multi-Anchor Based Active Domain Adaptation Segmentation》 （arXiv 2023） | |
| 2023.2.4 | 1. 曾海龙 （Semi-supervised Learning） |
《Augmentation Matters: A Simple-yet-Effective Approach to Semi-supervised Semantic Segmentation》 （arXiv 2022） | |
| 2023.2.4 | 2. 郭杰 （Object Detection） |
《DESTR: Object Detection with Split Transformer》 （CVPR2022） | |
| 2023.1.28 | 1. 范筱峰 （6D Pose Estimation） |
《CRT-6D: Fast 6D Object Pose Estimation with Cascaded Refinement Transformers》 （WACV 2023） | |
| 2023.1.14 | 1. 吕乐乐 （Semantic Segmentation） |
《Head-Free Lightweight Semantic Segmentation with Linear Transformer》 （AAAI 2023） | |
| 2023.1.14 | 2. 李胜琦 （Semantic Segmentation） |
《Self-Supervised Visual Representation Learning with Semantic Grouping》 （NeurIPS 2022） | |
| 2023.1.7 | 1. 张朝君 （Instance Segmentation） |
《AsyInst: Asymmetric Affinity with DepthGrad and Color for Box-Supervised Instance Segmentation》 （arXiv 2022） | |
| 2023.1.7 | 2. 陈雁 （Semantic Segmentation） |
《Expansion and Shrinkage of Localization for Weakly-Supervised Semantic Segmentation》 （NeurIPS 2022） | |
| 2022.12.31 | 1. 李高杰 （Object Detection） |
《Towards Efficient Use of Multi-Scale Features in Transformer-Based Object Detectors》 （arXiv 2022） | |
| 2022.12.31 | 2. 刘宇帆 （Semi-supervised Learning） |
《Deep semi-supervised multiple instance learning with self-correction for DME classification from OCT images》 （Medical Image Analysis 2023） | |
| 2022.12.17 | 1. 张永胜 （网络结构） |
《On the Integration of Self-Attention and Convolution》 （CVPR 2022） | |
| 2022.12.17 | 2. 丁梓原 （Domain Adaptation） |
《MIC: Masked Image Consistency for Context-Enhanced Domain Adaptation》 （arXiv 2022） | |
| 2022.12.10 | 1. 耿瑞祥 （Domain Generalization） |
《Grounding Visual Representations with Texts for Domain Generalization》 （ECCV 2022） | |
| 2022.12.10 | 2. 郭杰 （Object Detection） |
《DETRs with Hybrid Matching》 （arXiv 2022） | |
| 2022.12.3 | 1. 曾海龙 （Semantic Segmentation） |
《Semi-supervised Semantic Segmentation with Prototype-based Consistency Regularization》 （NeurIPS 2022） | |
| 2022.12.3 | 2. 范筱峰 （6D Pose Estimation） |
《PoET: Pose Estimation Transformer for Single-View, Multi-Object 6D Pose Estimation》 （CoRL 2022） | |
| 2022.11.26 | 1. 吕乐乐 （Transformer） |
《GPViT: A High Resolution Non-Hierarchical Vision Transformer with Group Propagation》 （ICLR 2023） | |
| 2022.11.26 | 2. 刘宇帆 （Continual Learning） |
《Decomposed Knowledge Distillation for Class-Incremental Semantic Segmentation》 （NeurIPS 2022） | |
| 2022.11.19 | 1. 陈雁 （Semantic Segmentation） |
《Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Visual Words Learning and Hybrid Pooling》 （IJCV 2022） | |
| 2022.11.19 | 2. 丁梓原 （Domain Adaptation） |
《Deliberated Domain Bridging for Domain Adaptive Semantic Segmentation》 （NeurIPS 2022） | |
| 2022.11.12 | 1. 李胜琦 （Semantic Segmentation） |
《NamedMask: Distilling Segmenters from Complementary Foundation Models》 （arXiv 2022） | |
| 2022.11.12 | 2. 李高杰 （Object Detection） |
《Group DETR: Fast DETR Training with Group-Wise One-to-Many Assignment》 （arXiv 2022） | |
| 2022.11.5 | 1. 郭杰 （Object Detection） |
《Obj2Seq: Formatting Objects as Sequences with Class Prompt for Visual Tasks》 （NeurIPS 2022） | |
| 2022.11.4 | 1. 范筱峰 （3D Object Detection） |
3D目标检测 串讲 | |
| 2022.10.22 | 1. 张朝君 （Semantic Segmentation） |
《Learning Equivariant Segmentation with Instance-Unique Querying》 （NeurIPS 2022） | |
| 2022.10.22 | 2. 刘宇帆 （Continual Learning） |
《Continual Learning with Lifelong Vision Transformer》 （CVPR 2022） | |
| 2022.10.15 | 1. 曾海龙 （Semantic Segmentation） |
《Learning from Future: A Novel Self-Training Framework for Semantic Segmentation》 （NeurIPS 2022） | |
| 2022.10.15 | 2. 李高杰 （Object Detection） |
《Open-Vocabulary DETR with Conditional Matching》 （ECCV 2022） | |
| 2022.10.5 | 1. 李胜琦 （Semantic Segmentation） |
《Discovering Object Masks with Transformers for Unsupervised Semantic Segmentation》 （arXiv 2022） | |
| 2022.10.5 | 2. 丁梓原 （Domain Adaptation） |
《HRDA: Context-Aware High-Resolution Domain-Adaptive Semantic Segmentation》 （ECCV 2022） | |
| 2022.9.28 | 1. 吕乐乐 （Semantic Segmentation） |
《SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation》 （NeurIPS 2022） | |
| 2022.9.28 | 2. 郭杰 （Object Detection） |
《ObjectBox: From Centers to Boxes for Anchor-Free Object Detection》 （ECCV 2022） | |
| 2022.9.21 | 1. 陈雁 （Semantic Segmentation） |
《L2G: A Simple Local-to-Global Knowledge Transfer Framework for Weakly Supervised Semantic Segmentation》（CVPR 2022） | |
| 2022.9.21 | 2. 范筱峰 （3D Object Detection） |
《MonoDETR: Depth-guided Transformer for Monocular 3D Object Detection》 （CVPR 2022） | |
| 2022.9.14 | 1. 张朝君 （Instance Segmentation） |
《Mask Transfiner for High-Quality Instance Segmentation》 （CVPR 2022） | |
| 2022.9.14 | 2. 刘宇帆 （Semantic Segmentation） |
《RBC:Rectifying the Biased Context in Continual Semantic Segmentation》 （ECCV 2022） | |
| 2022.9.5 | 1. 曾海龙 （Domain Adaptation） |
《DecoupleNet: Decoupled Network for Domain Adaptive Semantic Segmentation》 （ECCV 2022） | |
| 2022.9.5 | 2. 李高杰 （Object Detection） |
《Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection》 （ECCV 2022） | |
| 2022.8.29 | 1. 李胜琦 （Semantic Segmentation） |
《TransFGU: A Top-down Approach to Fine-Grained Unsupervised Semantic Segmentation》 （ECCV 2022 oral） | |
| 2022.8.29 | 2. 丁梓原 （Domain Adaptation） |
《Category Contrast for Unsupervised Domain Adaptation in Visual Tasks》 （CVPR 2022） | |
| 2022.8.15 | 1. 吕乐乐 （Semantic Segmentation） |
《Multi-scale and Cross-scale Contrastive Learning for Semantic Segmentation》 （ECCV 2022） | |
| 2022.8.15 | 2. 郭杰 （Object Detection） |
《Dense Teacher: Dense Pseudo-Labels for Semi-supervised Object Detection》 （ECCV 2022） | |
| 2022.8.8 | 1. 张朝君 （Weakly Supervised Learning） |
《Box-supervised Instance Segmentation with Level Set Evolution》 （ECCV 2022） | |
| 2022.8.8 | 2. 范筱峰 （3D Object Detection） |
《An end-to-end transformer model for 3d object detection》 （ICCV 2021） | |
| 2022.8.1 | 1. 曾海龙 （Transformer） |
《MetaFormer Is Actually What You Need for Vision》 （CVPR 2022 Oral） | |
| 2022.8.1 | 2. 李高杰 （Transformer） |
《DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection》 （arXiv 2022） | |
| 2022.7.25 | 1. 陈雁 （Semantic Segmentation） |
图像级标注弱监督语义分割串讲 | |
| 2022.7.18 | 1. 李胜琦 （Semantic Segmentation） |
《ReCo: Retrieve and Co-segment for Zero-shot Transfer》 （arXiv 2022） | |
| 2022.7.18 | 2. 刘宇帆 （Semantic Segmentation） |
《Representation Compensation Networks for Continual Semantic Segmentation》 （CVPR 2022） | |
| 2022.7.11 | 1. 陈雁 （Semantic Segmentation） |
《Regional Semantic Contrast and Aggregation for Weakly Supervised Semantic Segmentation》 （CVPR 2022） | |
| 2022.7.11 | 2. 丁梓原 （Domain Adaptivation） |
《ADAS: A Direct Adaptation Strategy for Multi-Target Domain Adaptive Semantic Segmentation》 （CVPR 2022） | |
| 2022.7.4 | 1. 吕乐乐 （Semantic Segmentation） |
《Unsupervised Hierarchical Semantic Segmentation with Multiview Cosegmentation and Clustering Transformers》 （CVPR 2022） | |
| 2022.7.4 | 2. 郭杰 （Transformer） |
《DAB-DETR: Dynamic anchor boxes are better queries for DETR》 （ICLR 2022） | |
| 2022.6.27 | 1. 李高杰 （Transformer） |
《DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising》 （CVPR 2022 Oral） | |
| 2022.6.27 | 2. 张朝君 （Weakly Supervised Learning） |
《Revisiting Weakly Supervised Pre-Training of Visual Perception Models》 （CVPR 2022） | |
| 2022.6.20 | 1. 曾海龙 （Domain Adaptivation） |
《DAFormer: Improving Network Architectures and Training Strategies for Domain-Adaptive Semantic Segmentation》 （CVPR 2022） | |
| 2022.6.13 | 1. 李胜琦 （Semantic Segmentation） |
《Deep Spectral Methods: A Surprisingly Strong Baseline for Unsupervised Semantic Segmentation and Localization》 （CVPR 2022 Oral） | |
| 2022.6.13 | 2. 陈雁 （Semantic Segmentation） |
《CLIMS: Cross Language Image Matching for Weakly Supervised Semantic Segmentation》 （CVPR 2022） | |
| 2022.6.6 | 1. 刘宇帆 （Domain Adaptivation） |
《Class-Balanced Pixel-Level Self-Labeling for Domain Adaptive Semantic Segmentation》 （CVPR 2022） | |
| 2022.6.6 | 2. 耿瑞祥 （Knowledge Distillation） |
《Knowledge distillation: A good teacher is patient and consistent》 （CVPR 2022 Oral） | |
| 2022.5.30 | 1. 范筱峰 （View Synthesis） |
《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》 （ECCV 2020） | |
| 2022.5.30 | 2. 吕乐乐 （Contrastive Learning） |
《Dual Temperature Helps Contrastive Learning Without Many Negative Samples: Towards Understanding and Simplifying MoCo》 （CVPR 2022） | |
| 2022.5.23 | 1. 张永胜 （Self-supervised Learning） |
《DiRA: Discriminative, Restorative, and Adversarial Learning for Self-supervised Medical Image Analysis》 （CVPR 2022） | |
| 2022.5.23 | 2. 张朝君 （Semantic Segmentation） |
《Background-Aware Pooling and Noise-Aware Loss for Weakly-Supervised Semantic Segmentation》 （CVPR 2021） | |
| 2022.5.16 | 1. 曾海龙 （Semantic Segmentation） |
《Domain-Agnostic Prior for Transfer Semantic Segmentation》 （CVPR 2022） | |
| 2022.5.16 | 2. 丁梓原 （Semantic Segmentation） |
《Semantic-Aware Domain Generalized Segmentation》 （CVPR 2022 Oral） | |
| 2022.5.9 | 1. 李胜琦 （Knowledge Distillation） |
《Generalized Knowledge Distillation via Relationship Matching》 （TPAMI） | |
| 2022.5.9 | 2. 赵嘉伟 （Continual Learning） |
《Re-examining Distillation For Continual Object Detection》 （arXiv 2022） | |
| 2022.5.2 | 1. 刘浩天 （Object Detection） |
《AdaMixer: A Fast-Converging Query-Based Object Detector》 （CVPR 2022 Oral） | |
| 2022.5.2 | 2. 郭杰 （Object Detection） |
《Progressive End-to-End Object Detection in Crowded Scenes》 （CVPR 2022） | |
| 2022.4.25 | 1. 陈雁 （Semantic Segmentation） |
《Context Decoupling Augmentation for Weakly Supervised Semantic Segmentation》 （ICCV 2021） | |
| 2022.4.25 | 2. 耿瑞祥 （Knowledge Distillation） |
《Self-Distillation from the Last Mini-Batch for Consistency Regularization》 （CVPR 2022） | |
| 2022.4.18 | 1. 张永胜 （Semantic Segmentation） |
《Rethinking Semantic Segmentation: A Prototype View》 （CVPR 2022 Oral） | |
| 2022.4.18 | 2. 吕乐乐 （网络结构） |
《MixFormer: Mixing Features across Windows and Dimensions》 （CVPR 2022 Oral） | |
| 2022.4.11 | 1. 曾海龙 （Semantic Segmentation） |
《Semi-Supervised Semantic Segmentation Using Unreliable Pseudo-Labels》 （CVPR 2022） | |
| 2022.4.11 | 2. 张朝君 （Semantic Segmentation） |
《Self-supervised Image-specific Prototype Exploration for Weakly Supervised Semantic Segmentation》 （CVPR 2022） | |
| 2022.4.4 | 1. 耿瑞祥 （Knowledge Distillation） |
《Decoupled Knowledge Distillation》 （CVPR 2022） | |
| 2022.4.4 | 2. 李胜琦 （Contrastive Learning） |
《Crafting Better Contrastive Views for Siamese Representation Learning》 （CVPR 2022） | |
| 2022.3.28 | 1. 吕乐乐 （Semantic Segmentation） |
《GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision》 （arXiv 2022） | |
| 2022.3.28 | 2. 陈雁 （Semantic Segmentation） |
《Multi-class Token Transformer for Weakly Supervised Semantic Segmentation》 （CVPR 2022） | |
| 2022.3.17 | 1. 张永胜 （Semantic Segmentation） |
《UNSUPERVISED SEMANTIC SEGMENTATION BY DISTILLING FEATURE CORRESPONDENCES》 （ICLR 2022） | |
| 2022.3.17 | 2. 张朝君 （Instance Segmentation） |
《Weakly-supervised Instance Segmentation via Class-agnostic Learning with Salient Images》 （CVPR 2021） | |
| 2022.3.10 | 1. 曾海龙 （Semantic Segmentation） |
《Learning Semantic Segmentation from Multiple Datasets with Label Shifts》 （arXiv 2022） | |
| 2022.3.10 | 2. 李胜琦 （semantic segmentation） |
《GuidedMix-Net: Learning to Improve Pseudo Masks Using Labeled Images as Reference》 （AAAI 2022） | |
| 2022.3.3 | 1. 陈雁 （Semantic Segmentation） |
《Single-Stage Semantic Segmentation from Image Labels》 （CVPR 2020） | |
| 2022.3.3 | 2. 耿瑞祥 （Knowledge Distillation） |
《Distilling Object Detectors with Feature Richness》 （NeurIPS 2021） | |
| 2022.2.24 | 1. 冯硕 （Object Detection） |
《GiraffeDet: A Heavy-Neck Paradigm for Object Detection》 （ICLR 2022） | |
| 2022.2.24 | 2. 吕乐乐 （Transformer） |
《Combiner: Full Attention Transformer with Sparse Computation Cost》 （NeurIPS 2021） | |
| 2022.2.17 | 1. 张永胜 （Semantic Segmentation） |
《BOOTSTRAPPING SEMANTIC SEGMENTATION WITH REGIONAL CONTRAST》 （ICLR 2022） | |
| 2022.2.17 | 2. 张朝君 （Instance Segmentation） |
《BoxInst: High-Performance Instance Segmentation with Box Annotations》 （CVPR 2021） | |
| 2022.2.10 | 1. 曾海龙 （Transformer） |
《Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation》 （arXiv 2021） | |
| 2022.2.10 | 2. 陈雁 （Semantic Segmentation） |
《Group-Wise Learning for Weakly Supervised Semantic Segmentation》 （TIP） | |
| 2022.1.27 | 1. 张永胜 （Knowledge Distillation） |
《Distilling Knowledge via Knowledge Review》 （CVPR 2021） | |
| 2022.1.27 | 2. 李胜琦 （Semantic Segmentation） |
《Semi-supervised Semantic Segmentation with Directional Context-aware Consistency》 （CVPR 2021） | |
| 2022.1.20 | 1. 赵嘉伟 （Classification） |
《Generalized Category Discovery》 （arXiv 2022） | |
| 2022.1.20 | 2. 张朝君 （Semantic Segmentation） |
《Embedded Discriminative Attention Mechanism for Weakly Supervised Semantic Segmentation》 （CVPR 2021） | |
| 2022.1.13 | 1. 吕乐乐 （Attention） |
《CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes》 （NeurlPS 2021） | |
| 2022.1.13 | 2. 王都 （Object Detection） |
《OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection》 （CVPR 2021） | |
| 2022.1.6 | 1. 赵杨 （Object Detection） |
《Bootstrap Your Object Detector via Mixed Training》 （NeurlPS 2021） | |
| 2022.1.6 | 2. 耿瑞祥 （Knowledge Distillation） |
《Knowledge Distillation for Object Detection via Rank Mimicking and Prediction-guided Feature Imitation》 （AAAI 2022） | |
| 2021.12.30 | 1. 苑思明 （Semantic Segmentation） |
《Progressive Semantic Segmentation》 （CVPR 2021） | |
| 2021.12.30 | 2. 曾海龙 （Domain Adaptation） |
《Multi-Source Domain Adaptation with Collaborative Learning for Semantic Segmentation》 （CVPR 2021） | |
| 2021.12.23 | 1. 刘浩天 （Transformer） |
《SOLQ: Segmenting Objects by Learning Queries》 （NeurlPS 2021） | |
| 2021.12.23 | 2. 冯硕 （Transformer） |
《Anchor DETR: Query Design for Transformer-Based Detector》 （arXiv 2021） | |
| 2021.12.23 | 3. 冯硕 （Transformer） |
《Conditional DETR for Fast Training Convergence》 （ICCV 2021） | |
| 2021.12.16 | 1. 李阳 （Transformer） |
《Gaussian Context Transformer》 （CVPR 2021） | |
| 2021.12.16 | 2. 陈雁 （Semantic Segmentation） |
《Weakly Supervised Semantic Segmentation by Pixel-to-Prototype Contrast》 （arXiv 2021） | |
| 2021.12.9 | 1. 李胜琦 （Transformer） |
《Demystifying Local Vision Transformer: Sparse Connectivity, Weight Sharing, and Dynamic Weight》 （arXiv 2021） | |
| 2021.12.9 | 2. 耿瑞祥 （Knowledge Distillation） |
《Mosaicking to Distill: Knowledge Distillation from Out-of-Domain Data》 （NeurIPS 2021） | |
| 2021.12.2 | 1. 赵嘉伟 （Continual Learning） |
《Rehearsal Revealed: The Limits and Merits of Revisiting Samples in Continual Learning》 （ICCV 2021） | |
| 2021.12.2 | 2. 张永胜 （Distillation） |
《Tree-like Decision Distillation》 （CVPR 2021） | |
| 2021.11.25 | 1. 王都 （Dynamic Convolution） |
《Revisiting Dynamic Convolution via Matrix Decomposition》 （ICLR 2021） | |
| 2021.11.25 | 2. 吕乐乐 （DETR） |
《PnP-DETR:Towards Effcient Visual Analysis with Transformers》 （ICCV 2021） | |
| 2021.11.18 | 1. 赵杨 （Self-Supervised Learning） |
《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》 （arXiv 2021） | |
| 2021.11.18 | 2. 张朝君 （目标检测） |
《Humble Teachers Teach Better Students for Semi-Supervised Object Detection》 （CVPR 2021） | |
| 2021.11.8 | 1. 冯硕 （Transformer） |
《Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers》 （ICCV 2021） | |
| 2021.11.1 | 1. 陈雁 （Instance Segmentation） |
《SOTR: Segmenting Objects with Transformers》 （ICCV 2021） | |
| 2021.10.25 | 1. 李胜琦 （Semantic Segmentation） |
《ISNet: Integrate Image-Level and Semantic-Level Context for Semantic Segmentation》 （ICCV 2021） | |
| 2021.10.25 | 2. 耿瑞祥 （Object Detection） |
《LGD: Label-guided Self-distillation for Object Detection》 （arXiv 2021） | |
| 2021.10.18 | 1. 赵嘉伟 （Incremental Object Detection） |
《Morphable Detector for Object Detection on Demand》 （ICCV 2021） | |
| 2021.10.18 | 2. 张永胜 （Contrastive Learning） |
《Self-Supervised Visual Representations Learning by Contrastive Mask Prediction》 （ICCV 2021） | |
| 2021.10.11 | 1. 吕乐乐 （Weakly Supervised Learning） |
《Weakly Supervised Person Search with Region Siamese Networks》 （ICCV 2021） | |
| 2021.10.11 | 2. 王都 （Attention） |
《FcaNet: Frequency Channel Attention Networks》 （ICCV 2021） | |
| 2021.9.27 | 1. 曾海龙 （目标检测） |
《TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection》 （ICCV 2021 Oral） | |
| 2021.9.27 | 2. 曾海龙 （目标检测） |
《Rethinking the Aligned and Misaligned Features in One-stage Object Detection》 （arxiv 2021） | |
| 2021.9.20 | 1. 刘浩天 （目标检测） |
《A Simple Semi-Supervised Learning Framework for Object Detection》 （arxiv 2020） | |
| 2021.9.20 | 2. 刘浩天 （目标检测） |
《End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher》 （ICCV 2021） | |
| 2021.9.13 | 1. 耿瑞祥 （Domain Generalization） |
《Towards Learning Spatially Discriminative Feature Representations》 （ICCV 2021） | |
| 2021.9.13 | 2. 耿瑞祥 （Domain Generalization） |
《Embracing the Dark Knowledge: Domain Generalization Using Regularized Knowledge Distillation》 （ACM MM 2021） | |
| 2021.9.6 | 1. 李阳 （图像分割） |
《PANet: Few-Shot Image Semantic Segmentation with Prototype Alignment》 （ICCV 2019） | |
| 2021.9.6 | 2. 李阳 （图像分割） |
《Mining Latent Classes for Few-shot Segmentation》 （ICCV 2021 Oral） | |
| 2021.8.30 | 1. 曾海龙 （图像缩放） |
《Learning to Resize Images for Computer Vision Tasks》 （ICCV 2021） | |
| 2021.8.30 | 2. 曾海龙 （语义分割） |
《Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation》 （arxiv 2021） | |
| 2021.8.23 | 1. 张永胜 （对比学习） |
《DetCo: Unsupervised Contrastive Learning for Object Detection》 （ICCV 2021） | |
| 2021.8.23 | 2. 张永胜 （对比学习） |
《Improving Contrastive Learning by Visualizing Feature Transformation》 （ICCV 2021 Oral） | |
| 2021.8.16 | 1. 耿瑞祥 （Domain Generalization） |
《A Fourier-based Framework for Domain Generalization》 （CVPR 2021 Oral） | |
| 2021.8.16 | 2. 耿瑞祥 （Domain Generalization） |
《SAND-mask: An Enhanced Gradient Masking Strategy for the Discovery of Invariances in Domain Generalization》 （arXiv 2021） | |
| 2021.8.9 | 1. 刘浩天 （目标检测） |
《Dynamic ReLU》 （ECCV 2020） | |
| 2021.8.9 | 2. 刘浩天 （目标检测） |
《Dynamic Head: Unifying Object Detection Heads with Attentions》 （CVPR 2021） | |
| 2021.8.2 | 1. 曾海龙 （知识蒸馏） |
《Re-labeling ImageNet: from Single to Multi-Labels, from Global to Localized Labels》 （CVPR 2021） | |
| 2021.8.2 | 2. 曾海龙 （知识蒸馏） |
《All Tokens Matter: Token Labeling for Training Better Vision Transformers》 （arxiv 2021） | |
| 2021.7.19 | 1. 张永胜 （自监督学习） |
《Unsupervised Object-Level Representation Learning from Scene Images》 （arxiv 2021） | |
| 2021.7.19 | 2. 张永胜 （自监督学习） |
《Towards Solving Inefficiency of Self-supervised Representation Learning》 （arxiv 2021） | |
| 2021.7.12 | 1. 耿瑞祥 （Domain Generalization） |
《Domain Generalization with MixStyle》 （ICLR 2021） | |
| 2021.7.12 | 2. 耿瑞祥 （Domain Generalization） |
《Reducing Domain Gap by Reducing Style Bias》 （CVPR 2021） | |
| 2021.7.5 | 1. 刘浩天 （Transformer） |
《Training data-efficient image transformers & distillation through attention》 （DeiT） | |
| 2021.7.5 | 2. 刘浩天 （Transformer） |
《CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows》 （arXiv 2021） | |
| 2021.6.28 | 1. 张永胜 （自监督学习） |
《Spatially Consistent Representation Learning》 （CVPR 2021） | |
| 2021.6.28 | 2. 曾海龙 （Transformer） |
《DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer》 （arXiv 2021） | |
| 2021.6.21 | 1. 王都 （BN） |
《Representative Batch Normalization with Feature Calibration》 （CVPR 2021） | |
| 2021.6.21 | 2. 耿瑞祥 （Domain Generalization） |
《Gradient Matching for Domain Generalization》 （arXiv 2021） | |
| 2021.6.15 | 1. 何柱君 （特征交互） |
《Learning Attentive Pairwise Interaction for Fine-Grained Classification》 （AAAI 2020） | |
| 2021.6.15 | 2. 赵杨 （Transformer） |
《Conditional Positional Encodings for Vision Transformers》 （arXiv 2021） | |
| 2021.6.7 | 1. 陈佳林 （GAN） |
《Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN》 （CVPR 2020） | |
| 2021.6.7 | 2. 赵嘉伟 （Transformer） |
《An Attention Free Transformer》 （arXiv 2021） | |
| 2021.6.1 | 1. 冯硕 （Transformer） |
《Aggregating Nested Transformers》 （arXiv 2021） | |
| 2021.6.1 | 2. 刘浩天 （Transformer） |
《Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks》 （arXiv 2021） | |
| 2021.5.25 | 1. 耿瑞祥 （语义分割） |
《FSDR: Frequency Space Domain Randomization for Domain Generalization》 （CVPR 2021） | |
| 2021.5.25 | 2. 张永胜 （无监督学习） |
《Jigsaw Clustering for Unsupervised Visual Representation Learning》 （CVPR 2021） | |
| 2021.5.18 | 1. 潘长立 （网络结构） |
《Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition》 （CVPR 2021） | |
| 2021.5.18 | 2. 赵嘉伟 （增量学习） |
《Continual Adaptation of Visual Representations via Domain Randomization and Meta-learning》 （CVPR 2021） | |
| 2021.5.11 | 1. 苑思明 （语义分割） |
《Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation》 （CVPR 2021） | |
| 2021.5.11 | 2. 尹志华 （Attention） |
《Attention is Not All You Need: Pure Attention Loses Rank Doubly Exponentially with Depth》 （arXiv 2021） | |
| 2021.4.27 | 1. 王都 （目标检测） |
《VarifocalNet: An IoU-aware Dense Object Detector》 （CVPR 2021） | |
| 2021.4.27 | 2. 刘浩天 （语义分割） |
《InverseForm: A Loss Function for Structured Boundary-Aware Segmentation》 （CVPR 2021） | |
| 2021.4.20 | 1. 冯硕 （Transformer） |
《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》 （arXiv 2021） | |
| 2021.4.20 | 2. 张永胜 （语义分割） |
《PointFlow: Flowing Semantics Through Points for Aerial Image Segmentation》 （CVPR 2021） | |
| 2021.4.13 | 1. 邬任重 （GAN） |
《Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior》 （arXiv 2021） | |
| 2021.4.13 | 2. 耿瑞祥 （语义分割） |
《RobustNet： Improving Domain Generalization in Urban-Scene Segmentation via Instance Selective Whitening》 （CVPR 2021） | |
| 2021.4.6 | 1. 李阳 （语义分割） |
Capturing Omni-Range Context for Omnidirectional Segmentation》 （CVPR 2021） | |
| 2021.4.6 | 2. 苑思明 （数据增广） |
《KeepAugment: A Simple Information-Preserving Data Augmentation Approach》 （CVPR 2021） | |
| 2021.3.29 | 1. 赵嘉伟 （目标检测） |
《Towards Open World Object Detection》 （CVPR 2021） | |
| 2021.3.29 | 2. 王都 （目标检测） |
《Generalized Focal Loss V2: Learning Reliable Localization Quality Estimation for Dense Object Detection》 （CVPR 2021） | |
| 2021.3.22 | 1. 刘浩天 （目标检测） |
《You Only Look One-level Feature》 （CVPR 2021） | |
| 2021.3.22 | 2. 张永胜 （语义分割） |
《Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation》 （CVPR 2021） | |
| 2021.3.15 | 1. 耿瑞祥 （Transformer） |
《Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions》 （arXiv 2021） | |
| 2021.3.15 | 2. 邬任重 （关键点检测） |
《3FabRec: Fast Few-shot Face alignment by Reconstruction》 （CVPR 2020） | |
| 2021.3.8 | 1. 冯硕 （目标检测） |
《UP-DETR: Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformers》 （CVPR 2021） | |
| 2021.3.8 | 2. 赵嘉伟 （增量学习） |
《PLOP: Learning without Forgetting for Continual Semantic Segmentation》 （CVPR 2021） | |
| 2021.3.1 | 1. 陈佳林 （目标检测） |
《Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis》 （ICLR 2021） | |
| 2021.3.1 | 2. 李阳 （语义分割） |
《Hierarchical Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation》 （arXiv 2020） | |
| 2021.2.22 | 1. 苑思明 （目标检测） |
《Fast Convergence of DETR with Spatially Modulated Co-Attention》 （arXiv 2020） | |
| 2021.2.22 | 2. 何柱君 （自监督学习） |
《Instance Localization for Self-supervised Detection Pretraining》 （arXiv 2021） | |
| 2021.2.8 | 1. 苑思明 （语义分割） |
《EfficientFCN: Holistically-guided Decoding for Semantic Segmentation》 （ECCV 2020） | |
| 2021.2.8 | 2. 尹志华 （网络结构） |
《RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again》 （arXiv 2021） | |
| 2021.2.1 | 1. 王都 （目标检测） |
《Probabilistic Anchor Assignment with IoU Prediction for Object Detection》 （ECCV 2020） | |
| 2021.2.1 | 2. 赵杨 （对比学习） |
《Self-EMD: Self-Supervised Object Detection without ImageNet》 （arXiv 2020） | |
| 2021.1.21 | 1. 张永胜 （语义分割） |
《Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers》 （arXiv 2020） | |
| 2021.1.21 | 2. 邬任重 （AEV） |
《Auto-Encoding Variational Bayes》 （ICLR 2014） | |
| 2021.1.14 | 1. 赵嘉伟 （对比学习） |
《Hierarchical Semantic Aggregation for Contrastive Representation Learning》 （arXiv 2020） | |
| 2021.1.14 | 2. 耿瑞祥 （网络结构） |
《Funnel Activation for Visual Recognition》 （ECCV 2020） | |
| 2021.1.7 | 1. 梁毅雄 （自监督学习） |
Self-supervised learning in Computer Vision | |
| 2020.12.24 | 1. 冯硕 （目标检测） |
《End-to-End Object Detection with Fully Convolutional Network》 （arXiv 2020） | |
| 2020.12.24 | 2. 刘浩天 （网络结构） |
《LambdaNetworks: Modeling long-range Interactions without Attention》 （arXiv 2020） | |
| 2020.12.17 | 1. 尹志华 （对比学习） |
《Dense Contrastive Learning for Self-Supervised Visual Pre-Training》 （arXiv 2020） | |
| 2020.12.17 | 2. 苑思明 （目标检测） |
《Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals》 （arXiv 2020） | |
| 2020.12.10 | 1. 陈佳林 （信息瓶颈） |
《Deep Variational Information Bottleneck》 （ICLR 2017） | |
| 2020.12.10 | 2. 王都 （目标检测） |
《Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection》 （arXiv 2020） | |
| 2020.12.03 | 1. 潘长立 （目标检测） |
《Dive Deeper Into Box for Object Detection》 （ECCV 2020） | |
| 2020.12.03 | 2. 张永胜 （语义分割） |
《CCNet：Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation》 （ICCV 2019） | |
| 2020.11.26 | 1. 李阳 （语义分割） |
《Mining cross-image semantics for weakly supervised semantic segmentation》 （ECCV 2020） | |
| 2020.11.26 | 2. 耿瑞祥 （目标检测） |
《Missing Labels in Object Detection》 （CVPR 2019） | |
| 2020.11.16 | 1. 何柱君 （目标检测） |
《RelationNet++: Bridging Visual Representations for Object Detection via Transformer Decoder》 （NIPS 2020） | |
| 2020.11.16 | 2. 邬任重 （VAE、GAN） |
《Bringing Old Photos Back to Life》 （CVPR 2020 oral） | |
| 2020.11.09 | 1. 冯硕 （目标检测） |
《Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection》 （NIPS 2020） | |
| 2020.11.09 | 2. 赵嘉伟 （增量学习） |
《Piggyback GAN: Efficient Lifelong Learning for Image Conditioned Generation》 （ECCV 2020） | |
| 2020.11.02 | 1. 刘浩天 （长尾问题） |
《Feature Space Augmentation for Long-Tailed Data》 （ECCV 2020） | |
| 2020.11.02 | 2. 赵杨 （目标检测） |
《LabelEnc: A New Intermediate Supervision Method for Object Detection》 （ECCV 2020） | |
| 2020.10.26 | 1. 苑思明 （检测、分割） |
《Point-Set Anchors for Object Detection, Instance Segmentation and Pose Estimation》 （ECCV 2020） | |
| 2020.10.26 | 2. 张永胜 （对比学习） |
《Contrastive learning of global and local features for medical image segmentation with limited annotations》 （NIPS 2020） | |
| 2020.10.19 | 1. 赵嘉伟 （增量学习） |
《Incremental Few-Shot Object Detection》 （CVPR 2020） | |
| 2020.10.19 | 2. 耿瑞祥 （对比学习） |
《Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations》 （arXiv 2020） | |
| 2020.10.12 | 1. 王都 （网络结构） |
《Visual Transformers: Token-based Image Representation and Processing for Computer Vision》 （arXiv 2020） | |
| 2020.10.12 | 2. 赵杨 （对比学习） |
《Hard Negative Mixing for Contrastive Learning》 （arXiv 2020） | |
| 2020.10.5 | 1. 李阳 （语义分割） |
《Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation》 （ECCV 2020） | |
| 2020.10.5 | 2. 邬任重 （自动编码） |
《Adversarial Latent Autoencoders》 （CVPR 2020） | |
| 2020.9.28 | 1. 冯硕 （目标检测） |
《RepPoints v2: Verification Meets Regression for Object Detection》 （arXiv 2020） | |
| 2020.9.28 | 2. 刘浩天 （mixup） |
《Manifold mixup: Better representations by interpolating hidden states》 （ICML 2019） | |
| 2020.9.21 | 1. 苑思明 （实例分割） |
《EmbedMask: Embedding Coupling for One-stage Instance Segmentation》 （CVPR 2020） | |
| 2020.9.21 | 2. 赵杨 （对比学习） |
《What Should Not Be Contrastive in Contrastive Learning》 （arxiv 2020） | |
| 2020.9.14 | 1. 赵嘉伟 （增量学习） |
《Piggyback: Adapting a Single Network to Multiple Tasks by Learning to Mask Weights》 （ECCV 2018） | |
| 2020.9.14 | 2. 王都 （分割） |
《Semantic Flow for Fast and Accurate Scene Parsing》 （ECCV 2020） | |
| 2020.9.7 | 1. 李阳 （改进空洞卷积） |
《PSConv: sqeezing feature pyramid into one compact poly-scale convolutional layer》 （ECCV 2020） | |
| 2020.9.7 | 2. 赵杨 （对比学习） |
《Contrastive Multiview Coding》 （arxiv 2019） | |
| 2020.8.31 | 1. 冯硕 （目标检测） |
《BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection》 （ECCV 2020） | |
| 2020.8.31 | 2. 刘浩天 （语义分割） |
《Dual Super-Resolution Learning for Semantic Segmentation》 （CVPR 2020） | |
| 2020.8.24 | 1. 王都 （transformer优化） |
《Reformer: The Efficient Transformer》 （ICLR 2020） | |
| 2020.8.24 | 2. 苑思明 （检测和分割） |
《D2Det: Towards High Quality Object Detection and Instance Segmentation》 （CVPR 2020） | |
| 2020.8.17 | 1. 李阳 （语义分割） |
《Improving Semantic Segmentation via Decoupled Body and Edge Supervision》 （ECCV 2020） | |
| 2020.8.17 | 2. 赵嘉伟 （增量学习） |
《Editable Neural Networks》 （ICLR 2020） | |
| 2020.8.10 | 1. 冯硕 （特征金字塔） |
《Feature Pyramid Transformer》 （ECCV 2020） | |
| 2020.8.10 | 2. 刘浩天 | 工作报告 | |
| 2020.08.03 | 1. 苑思明 （实例分割） |
《PolyTransform: Deep Polygon Transformer for Instance Segmentation》 （CVPR 2020） | |
| 2020.08.03 | 2. 王都 （transformer） |
《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》 （ICML 2020） | |
| 2020.7.27 | 1. 李阳 （注意力机制） |
《ECA-Net:Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks》 （CVPR 2020） | |
| 2020.7.27 | 2. 赵嘉伟 （增量学习） |
《Faster ILOD Incremental Learning for Object Detectors based on FasterRCNN》 （PRL 2020） | |
| 2020.7.20 | 1. 刘浩天 （分类） |
《Overcoming Classifier Imbalance for Long-tail Object Detection with Balanced Group Softmax》 （CVPR 2020 Oral） | |
| 2020.7.20 | 2. 潘长立 | 工作报告 | |
| 2020.7.13 | 1. 何柱君 （目标检测） |
《Large-Scale Object Detection in the Wild from Imbalanced Multi-Labels》 （CVPR 2020 Oral） | |
| 2020.7.13 | 2. 冯硕 （实例分割） |
《Conditional Convolutions for Instance Segmentation》 （ECCV 2020） | |
| 2020.7.6 | 1. 苑思明 （实例分割） |
《Mask Encoding for Single Shot Instance Segmentation》 （CVPR 2020） | |
| 2020.7.6 | 2. 王都 （分类） |
《BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition》 （CVPR 2020） | |
| 2020.6.29 | 1. 李阳 （实例分割） |
《Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation》 （CVPR 2020 Oral） | |
| 2020.6.29 | 2. 赵嘉伟 （增量学习） |
《Task-free Continual Learning》 （CVPR 2019） 《Dropout as an Implicit Gating Mechanism For Continual Learning》（CVPR 2020 Workshops） |
|
| 2020.6.19 | 1. 冯硕 （目标检测） |
《Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection》 （CVPR-2020） | |
| 2020.6.19 | 2. 陈佳林 （GAN） |
《MSG-GAN: Multi-Scale Gradient GAN for Stable Image Synthesis》 （CVPR-2020） | |
| 2020.6.12 | 1. 何柱君 （目标检测） |
《End-to-end Object Detection with Transformers》（CVPR-2020） | |
| 2020.6.12 | 2. 唐志鸿 （分割&检测） |
MSCOCO分割与检测技术流 | |
| 2020.5.29 | 1. 程海涛 （图像配准） |
《Recursive Cascaded Networks for Unsupervised Medical Image Registration》（ICCV-2019） | |
| 2020.5.29 | 赵嘉伟 （增量学习） |
1.《IL2M: Class Incremental Learning With Dual Memory 》（ICCV-2019）2.《Compacting, Picking and Growing for Unforgetting Continual Learning 》（NeurIPS-2019） | |
| 2020.5.22 | 1）李阳 （加法器网络） |
《AdderNet：Do We Really Need Multiplications in Deep Learning》（CVPR-2020） | |
| 2020.5.22 | 2）苑思明 （实例分割） |
《CenterMask：Single Shot Instance segmentation with Point Representation》（CVPR-2020） | |
| 2020.5.15 | 1）潘长立 （目标检测） |
《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》（arXiv-2020） | |
| 2020.5.15 | 2）冯硕 （卷积的改进，目标检测，分割） |
《Dynamic Region-Aware Convolution》（arXiv-2020） | |
| 2020.5.8 | 1）何柱君 （图卷积网络） |
《Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs》（ICLR-2014） | |
| 2020.5.8 | 2）陈佳林 （互信息，分类） |
《Mutual Information Neural Estimation》（ICML-2018） | |
| 2020.4.30 | 1）王都 （目标检测，半监督） |
《Proposal Learning for Semi-Supervised Object Detection》（arXiv-2020） | |
| 2020.4.30 | 2）赵嘉伟 （图像分类，决策树和神经网络的结合） |
《NBDT: Neural-Backed Decision Trees》（arXiv-2020） | |
| 2020.4.24 | 1）尹志华 （ResNet改进，注意力机制） |
《ResNeSt: Split-Attention Networks》（2020） | |
| 2020.4.24 | 2）程海涛 （图像配准，自监督） |
《Non-rigid image registration using self-supervised fully convolutional networks without training data》（ISBI-2018） | |
| 2020.4.17 | 1）李阳 （可形变的卷积核） |
《Deformable Kernels: Adapting Effective Receptive Fields for Object Deformation》（ICLR-2020） | |
| 2020.4.17 | 2）苑思明 （检测和分割相互促进） |
《RDSNet：A New Deep Architecture for Reciprocal Object Detection and Instance Segmentation》（AAAI-2020） | |
| 2020.4.10 | 1）何柱君 （Object Detection） |
《Learning Rich Features at High-Speed for Single-Shot Object Detection》（ICCV-2019） | |
| 2020.4.10 | 2）冯硕 （Instance Segmentation） |
《SOLOv2: Dynamic, Faster and Stronger 》（arXiv-2020） | |
| 2020.4.3 | 1）潘长立 | 《1st Place Solutions for OpenImage2019 - Object Detection and Instance Segmentation》（arXiv-2020） | |
| 2020.4.3 | 2）孙婉欣 | 《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression 》（AAAI-2020） | |
| 2020.3.27 | 1）赵嘉伟 | 《Neural Networks are Surprisingly Modular》（2020） | |
| 2020.3.27 | 2）唐志鸿 （Visual Representation Learning） |
《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representation》（arXiv-2020） | |
| 2020.3.20 | 1）陈佳林 （GAN） |
《Real or Not Real, that is the Question》（ICLR-2020） | |
| 2020.3.20 | 2）严勐 （Compression） |
《 Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman coding》（ICLR-2016） | |
| 2020.3.13 | 1）程海涛 （图像配准融合） |
《Adversarial Similarity Network for Evaluating Image Alignment in Deep Learning based Registration》（MICCAI-2018） 《Adversarial image registration with application for mr and trus image fusion》（MLMI-2018） |
|
| 2020.3.13 | 2）王都 （数据增强） |
《Autoaugment: Learning augmentation strategies from data》（CVPR-2019） | |
| 2020.3.6 | 1）冯硕 （lightweight model） |
《GhostNet: More Features from Cheap Operations》（CVPR-2020） | |
| 2020.3.6 | 2）李阳 （segmentation） |
《Semantic Correlation Promoted Shape-Variant Context for Sementation》（CVPR-2019） | |
| 2020.2.28 | 1）何柱君 | 《Employing Deep Part-Object Relationships for Salient Object Detection》（ICCV-2019） | |
| 2020.2.28 | 2）苑思明 | 《Deep Learning Approach for Evaluating Knee | |
| 2020.2.21 | 1）潘长立 （bouding box regression） |
《Side-Aware Boundary Localization for More Precise Object Detection》（arXiv-2019） | |
| 2020.2.21 | 2）尹志华 （attention） |
《On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers》（ICLR-2020） | |
| 2020.2.14 | 1）陈佳林 （GAN） |
《On the''steerability" of generative adversarial networks》（arXiv-2019） | |
| 2020.2.14 | 2）赵嘉伟 | 《Rotate your networks: Better weight consolidation and less catastrophic forgetting》（ICPR-2018） | |
| 2020.2.7 | 1）程海涛 | 《CNN Driven Sparse Multi-Level B-spline Image Registration》（CVPR-2018） | |
| 2020.2.7 | 2）王都 | 《Mixmatch: A holistic approach to semi-supervised learning》（NeurIPS-2019） | |
| 2019.1.14 | 1）李阳 | 《Dynamic Multi-scale Filters for Semantic Segmentation》（ICCV-2019） | |
| 2019.1.14 | 2）冯硕 | 《SOLO: Segmenting Objects by Locations》（arXiv-2019） | |
| 2019.1.8 | 1）何柱君 （biliner pooling） |
《Semantic segmentation with second-order pooling》（ECCV-2012） 《Bilinear cnn models for fine-grained visual recognition》（ICCV-2015） 《Compact bilinear pooling》（CVPR-2016） |
|
| 2019.1.8 | 2）赵杨 （Instance Segmentation） |
《BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation》（arXiv-2020） | |
| 2019.1.2 | 1）潘长立 | 《Dense RepPoints: Representing Visual Objects with Dense Point Sets》（arXiv-2019） 《Empirical Upper-bound in Object Detection and More》（arXiv-2019） 《How much Position Information Do Convolutional Neural Networks Encode?》（ICLR-2020） |
|
| 2019.1.2 | 2）唐志鸿 （GAN） |
《SinGAN：Learning a Generative Model from a Single Natural Image》（ICCV-2019 Best Paper） | |
| 2019.12.24 | 1）尹志华 （image segmentation） |
《PointRend: Image Segmentation as Rendering》（arXiv-2019） | |
| 2019.12.24 | 2）陈佳林 （image-to-image translation） |
《Diverse image-to-image translation via disentangled representations》（ECCV-2018） | |
| 2019.12.18 | 1）赵嘉伟 （Incremental Learning） |
《Learning without forgetting》（PAMI-2017） 《icarl: Incremental classifier and representation learning》（CVPR-2017） 《End-to-end incremental learning》（ECCV-2018） |
|
| 2019.12.18 | 2）孙婉欣 （Object Detection） |
《Assisted Excitation of Activations: A Learning Technique to Improve Object Detectors》（CVPR-2019） | |
| 2019.12.11 | 1）李阳 （Semantic Segmentation） |
《ACFNet：Attentional Class Feature Network for Semantic Segmentation》 (ICCV-2019) 《Asymmetric Non-Local Neural Networks for Semantic Segmentation》 (ICCV-2019) 《Adaptive Context Network for Scene Parsing》 (ICCV-2019) |
|
| 2019.12.11 | 2）王都 （object detection） |
《C-mil: Continuation multiple instance learning for weakly supervised object detection》（CVPR-2019） | |
| 2019.12.4 | 1）何柱君 （dropblock, triplet loss, second-order information ） |
《Dropblock: A regularization method for convolutional networks》（NIPS-2018） 《In defense of the triplet loss for person re-identification》（arXiv-2017） 《Second-Order Non-Local Attention Networks for Person Re-Identification》（ICCV-2019） |
|
| 2019.12.4 | 2）严勐 （unsupervised learning） |
《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》（arXiv-2019） | |
| 2019.11.27 | 1）冯硕 （FPN结构优化） |
《Path Aggregation Network for Instance Segmentation》（ CVPR-2018 ） 《NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection》（CVPR-2019） 《EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection》（arXiv-2019） |
|
| 2019.11.27 | 2）尹志华 （attention） |
《Attention Augmented Convolutional Networks》（ICCV-2019） 《Attention Augmented Convolutional Networks》（ICCV-2019） |
|
| 2019.11.20 | 1）程海涛 （image registration） |
《A deep learning framework for unsupervised affine and deformable image registration》（Medical Image Analysis-2019) | |
| 2019.11.20 | 2）陈佳林 （增强 GAN 的稳定性） |
《Variational discriminator bottleneck: Improving imitation learning, inverse rl, and gans by constraining information flow》（arXiv-2018） | |
| 2019.11.13 | 1）赵杨 （池化） |
《LIP: Local Importance-based Pooling》（CVPR-2019) | |
| 2019.11.13 | 2）赵嘉伟 （multi-instance multi-task） |
《Deep convolutional neural networks for multi-instance multi-task》（International Conference on Data Mining-2015） | |
| 2019.11.6 | 1）李阳 （Segmentation） |
《DANet: Dual Attention Network for Scene Segmentation》 (CVPR-2019) 《CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation》 (ICCV-2019) 《EMANet: Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation》 (ICCV-2019) |
|
| 2019.11.6 | 2）王都 （WSI） |
《Neural Image Compression for Gigapixel Histopathology Image Analysis》（PAMI-2019） | |
| 2019.11.1 | 1）尹志华 （空间注意力） |
《An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks》（ICCV-2019） | |
| 2019.11.1 | 2）何柱君 （Semi-Supervised，GAN和detection的结合 ） |
《Semi-Supervised Pedestrian Instance Synthesis and Detection with Mutual Reinforcement》（ICCV-2019） | |
| 2019.10.28 | 潘长立 （目标检测） |
头脑风暴 | |
| 2019.10.25 | 1）冯硕 （Instance Segmentation） |
《PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation》（arXiv-2019） | |
| 2019.10.25 | 2）陈佳林 （染色归一化） |
《Stain Standardization Capsule: A pre-processing module for histopathological image analysis》 | |
| 2019.10.21 | 程海涛 （Image Registration） |
《Unsupervised 3D End-to-End Medical Image Registration with Volume Tweening Network》（arXiv-2019） 《Recursive Cascaded Networks for Unsupervised Medical Image Registration》（arXiv-2019） |
|
| 2019.10.18 | 1）赵嘉伟 （NMS） |
《Adaptive NMS: Refining Pedestrian Detection in a Crowd》（CVPR-2019） 《MaxpoolNMS: Getting Rid of NMS Bottlenecks in Two-Stage Object Detectors》（CVPR-2019） |
|
| 2019.10.18 | 2）何柱君 | RoI特征提取方法回顾 | |
| 2019.10.14 | 赵杨 （上采样，Deformable Conv） |
1）《CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures》（arXiv-2019） 2）《Deformable convolutional networks》（ICCV-2017） 3）《Deformable convnets v2: More deformable, better results》（CVPR-2019） |
|
| 2019.10.11 | 1. 苑思明 （Texture Classification） |
《Multiresolution Gray-Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns》（PAMI-2002） | |
| 2019.10.11 | 2. 王都 （Object Detection） |
《Libra r-cnn: Towards balanced learning for object detection》（CVPR-2019） 《Prime Sample Attention in Object Detection》（arXiv-2019） |
|
| 2019.10.8 | 李阳 （Features Aggregation） |
1. Deep Layer Aggregation (CVPR2018) 2. DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation (CVPR2019) 3. Data-Driven Neuron Allocation for Scale Aggregation Networks (CVPR2019) |
|
| 2019.9.30 | 尹志华 （目标检测） |
《RepPoints: Point Set Representation for Object Detection》（arXiv-2019 | |
| 2019.9.2 | 冯硕 （目标检测） |
FreeAnchor: Learning to Match Anchors for Visual Object Detection（NeurIPS-2019 ） | |
| 2019.9.2 | 1）陈佳林 （image-to-image translation） |
Multimodal unsupervised image-to-image translation（ECCV-2018） | |
| 2019.9.2 | 2）程海涛 （图像配准和融合） |
近期工作总结 | |
| 2019.9.16 | 赵嘉伟 | Relational inductive biases, deep learning, and graph networks. （arXiv-2018） | |
| 2019.9.9 | 何柱君 （Relation networks） |
1）A simple neural network module for relational reasoning. （NIPS-2017） 2）Discovering objects and their relations from entangled scene representations. （arXiv-2017） 3）Relation networks for object detection.（CVPR-2018） |
|
| 2019.9.2 | 王都 | Hamid Rezatofighi, Nathan Tsoi. Generalized intersection over union: A metric and a loss for bounding box regression.CoRR, abs/1902.09630, 2019. | |
| 2019.8.26 | 唐志鸿 （point-based detection） |
近期工作总结 | |
| 2019.8.19 | 陈佳林 （GAN） |
Karras, Tero, Samuli Laine, and Timo Aila. "A style-based generator architecture for generative adversarial networks." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019. | |
| 2019.8.12 | 冯硕 （一阶段目标检测的特征对齐） |
1) Region proposal by guided anchoring (Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 2) Revisiting Feature Alignment for One-stage Object Detection （arXiv preprint） |
|
| 2019.8.5 | 程海涛 | 1）《Zero Shot Learning for Multi-Modal Real Time Image Registration》 2）《ssEMnet: Serial-section Electron Microscopy Image Registration using a Spatial Transformer Network with Learned Features》 3）《End-to-End Unsupervised Deformable Image Registration with a Convolutional Neural Network》 4）《Nonrigid Image Registration Using Multi-scale 3D Convolutional Neural Networks》 5）《ELASTIC REGISTRATION OF MEDICAL IMAGES WITH GANS》 |
|
| 2019.7.29 | 1）尹志华 （目标检测） |
Cascade network 小结 | |
| 2019.7.22 | 1）何柱君 （目标检测） |
《Spatial memory for context reasoning in object detection》（ICCV-2017） 《Structure inference net: Object detection using scene-level context and instance-level relationships》（CVPR-2018） |
|
| 2019.7.22 | 2）赵嘉伟 （a new type of convolution） |
《HetConv: Heterogeneous Kernel-Based Convolutions for Deep CNNs》（CVPR-2019） | |
| 2019.7.15 | 1）潘长立 （目标检测） |
《anchor 小结》 | |
| 2019.7.15 | 2）赵杨 （EM，分类） |
《Patch-based convolutional neural network for whole slide tissue image classification》 (重讲)（CVPR-2016） | |
| 2019.7.8 | 1）孙婉欣 （目标检测） |
《FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector》(arXiv 2019) | |
| 2019.7.8 | 2）陈佳林 （GAN） |
《Feedback Adversarial Learning: Spatial Feedback for Improving Generative Adversarial Networks》（CVPR-2019）《Unsupervised attention-guided image-to-image translation》（NIPS-2018） | |
| 2019.7.1 | 1）王都 （语义分割） |
《Fast-SCNN: Fast Semantic Segmentation Network》(arXiv 2019) | |
| 2019.7.1 | 2）程海涛 （多聚焦图像融合） |
《Multi-scale convolutional neural network for multi-focus image fusion》（IVC-2019） | |
| 2019.6.24 | 1）冯硕 （CNN） |
《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》(arXiv 2019) | |
| 2019.6.24 | 2）赵杨 （CNN） |
《Patch-based convolutional neural network for whole slide tissue image classification》（CVPR-2016） | |
| 2019.6.19 | 1）尹志华 （可视化） |
《Grad-cam: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization》(CVPR 2017) | |
| 2019.6.19 | 2）何柱君 （CNN） |
《Kervolutional Neural Networks》（CVPR-2019） | |
| 2019.6.10 | 1）潘长立 （目标检测） |
《Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection》（CVPR-2019） | |
| 2019.6.3 | 1）严勐 （目标检测） |
《DetNet：A Backbone network for Object Detection》（arXiv 2018） 《Scale-Aware Trident Networks for Object Detection》（ICCV 2019） |
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| 2019.5.27 | 1）程海涛 （多聚焦融合） |
《Ensemble of CNN for multi-focus image fusion》 《MCFNet: Multi-layer Concatenation Fusion Network for Medical Images Fusion》 |
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| 2019.5.27 | 2）陈佳林 （多聚焦融合） |
《FuseGAN: Learning to fuse Multi-focus Image via Conditional Generative Adversarial Network》 | |
| 2019.5.20 | 1）何柱君 （自动聚焦） |
《An image auto-focusing algorithm for industrial image measurement》 《Combining gradient ascent search and support vector machines for effective autofocus of a field emission--scanning electron microscope》 《A Robotic Auto-Focus System based on Deep Reinforcement Learning》 |
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| 2019.5.13 | 1）潘长立 （对抗样本） |
对抗样本 | |
| 2019.5.13 | 2）孙婉欣 （anchor-free） |
《Region Proposal by Guided Anchoring》 《Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection》 |
|
| 2019.5.6 | 1）尹志华 （anchor free objection detection-one stage） |
近期工作小节 | |
| 2019.5.6 | 2）严勐 （light weight network） |
近期工作小节 | |
| 2019.4.29 | 1）程海涛 （图像配准、融合） |
《An Unsupervised Learning Model for Deformable Medical Image Registration》 《DenseFuse: A Fusion Approach to Infrared and Visible Images》 |
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| 2019.4.29 | 2）何柱君 （loss function） |
《Large-margin softmax loss for convolutional neural networks》 《Rethinking Feature Distribution for Loss Functions in Image Classification》 |
|
| 2019.4.22 | 1）潘长立 （CNN） |
《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution》 | |
| 2019.4.22 | 2）陈佳林 （GAN） |
《GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium》 《Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks》 《Self-Attention Generative Adversarial Networks》 《Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis》 |
|
| 2019.4.15 | 1）孙婉欣 （目标检测） |
《An analysis of scale invariance in object detection snip》 《SNIPER: Efficient multi-scale training》 |
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| 2019.4.15 | 2）尹志华 （图像分割） |
《TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation》 《YOLACT: Real-time Instance Segmentation》 |
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| 2019.4.8 | 1）严勐 （目标检测） |
近期工作总结（attention、noisy-label） | |
| 2019.3.31 | 1）张帆 （图像质量评价） |
《RAN4IQA: Restorative Adversarial Nets for No-Reference Image Quality Assessment》 《No-reference Image Quality Assessment with Reinforcement Recursive List-wise Ranking》 |
|
| 2019.3.31 | 2）何柱君 （BN） |
《How Does Batch Normalization Help Optimization?》 | |
| 2019.3.25 | 1）唐志鸿 （目标检测+分割） |
《Merged Mask-RNN with boosting feature pyramid network》 | |
| 2019.3.25 | 2）陈佳林 （头脑风暴） |
染色归一化和图像分割 | |
| 2019.3.22 | 1）张帆 （图像质量评价） |
头脑风暴： 《基于深度卷积神经网络的数字图像质量评价》 | |
| 2019.3.22 | 2）严勐 （目标检测） |
头脑风暴：《基于特征金字塔网络（FPN）的细胞检测》 | |
| 2019.3.17 | 1）孙婉欣 （细胞检测） |
头脑风暴：《 基于 yolov3 的宫颈细胞自动检测算法》 | |
| 2019.3.17 | 2）潘长立 （细胞检测） |
头脑风暴：《 基于 yolov3 的宫颈细胞自动检测算法》 | |
| 2019.3.11 | 1）陈佳林 染色归一化 |
StainGAN+Adaptive color deconvolution | |
| 2019.3.11 | 2）何柱君 （自动聚焦） |
头脑风暴：《 基于深度卷积神经网络的光学显微镜自动聚焦算法》 | |
| 2019.3.4 | 1）尹志华 （Extreme point） |
《ExtremeNet: Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points》 《Deep Extreme Cut：From Extreme Points to Object Segmentation》 |
|
| 2019.3.4 | 2）何柱君 （Face Alignment） |
《Face Alignment by Explicit Shape Regression》 《Supervised Descent Method and Its Applications to Face Alignment》 |
|
| 2019.3.4 | 3）唐志鸿 | 近期工作总结 | |
| 2019.2.25 | 1）程海涛 （图像融合） |
《Image Segmentation-Based Multi-Focus Image Fusion Through Multi-Scale Convolutional Neural Network》 《Infrared and Visible Image Fusion using a Deep Learning Framework》 |
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| 2019.2.25 | 2）潘长立 （目标检测） |
《Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks mixup》 | |
| 2019.2.25 | 3）张帆 （图像质量评价） |
Learning to rank 小结 | |
| 2019.1.21 | 1）陈佳林 （染色归一化） |
《Color normalization in digital histopathology images》 《Comparison of Normalization Algorithms for Cross-Batch Color Segmentation of Histopathological Images》 《EM-based segmentation-driven color standardization of digitized histopathology》 |
|
| 2019.1.21 | 2）严勐 （图像分类） |
inception famliy 小结 | |
| 2019.1.14 | 1）潘长立 （目标检测中的对抗训练） |
a-fast-rcnn | |
| 2019.1.14 | 1）尹志华 （语义分割） |
《DecoupleedNet （NIPS 2015）》 《E-Net（2016）& LinkNet（VCIP 2017）》 《RefineNet（CVPR 2017）》 《PSPNet（CVPR 2017）》 《FC-DenseNet（CVPR 2017）》 《DeepLab v3+（ECCV 2018）》 |
|
| 2019.1.7 | 1）何柱君 （自动聚焦） |
《Efficient auto-focus algorithm utilizing discrete difference equation prediction model for digital still cameras》 | |
| 2019.1.7 | 2）程海涛 （图像融合） |
《Multi-focus image fusion with a deep convolutional neural network》,《Pixel convolutional neural network for multi-focus image fusion | |
| 2018.12.24 | 1）张帆 （图像质量评价） |
无参考图像质量评价算法小结 | |
| 2018.12.24 | 1）孙婉欣 （目标检测） |
PFPNet（目标检测中的特征金字塔） | |
| 2018.12.17 | 1）毛渊 （图像融合） |
近期工作总结 | |
| 2018.12.10 | 1）尹志华 （语义分割） |
DeepLab系列 | |
| 2018.12.10 | 2）陈佳林 （染色归一化） |
《Color transfer between images》 《Quantification of histochemical staining by color deconvolution》 |
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| 2018.12.10 | 3）潘长立 （对抗训练） |
DefenseGAN | |
| 2018.12.3 | 1）何柱君 （Normalization） |
BN、SyncBN、Group Normalization | |
| 2018.12.3 | 2）程海涛 （ 图像融合） |
DeepFuse | |
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