【ECCV2018】24篇论文代码实现

【导读】计算机视觉领域的顶级会议ECCV2018于9月8日在德国慕尼黑举办，前两天是workshop日程。在主会议正式开幕之前，让我们先来看看24位ECCV2018论文作者开源的论文实现代码~

1. Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking （357 stras）

论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.06208

代码链接：https://github.com/Microsoft/human-pose-estimation.pytorch#simple-baselines-for-human-pose-estimation-and-tracking

2. ICNet for Real-Time SemanticSegmentation on High-Resolution Images (344 stars)

论文链接：https://hszhao.github.io/projects/icnet/

代码链接：https://github.com/hszhao/ICNet

3. Instance-Batch Normalization Network （225stars）

论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.09441

代码链接：https://github.com/XingangPan/IBN-Net

4. Distractor-aware SiameseNetworks for Visual Object Tracking （225 stars）

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1808.06048.pdf

代码链接：https://github.com/foolwood/DaSiamRPN

5. Pixel2Mesh: Generating3D Mesh Models from Single RGB Images (98 stars)

论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.01654

代码链接：https://github.com/nywang16/Pixel2Mesh

6. MVSNet: Depth Inferencefor Unstructured Multi-view Stereo（85 stars）

论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.02505

代码链接：https://github.com/YoYo000/MVSNet

7. Macro-Micro AdversarialNetwork for Human Parsing （61stars）

论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.08260

代码链接：https://github.com/RoyalVane/MMAN

8. Learning Human-Object Interactions by GraphParsing Neural Networks （54 stars）

论文链接：http://web.cs.ucla.edu/~syqi/publications/eccv2018gpnn/eccv2018gpnn.pdf

代码链接：https://github.com/SiyuanQi/gpnn

9. Enhanced Super-Resolution GenerativeAdversarial Networks

论文链接：https://arxiv.org/abs/1809.00219

代码链接：https://github.com/xinntao/ESRGAN

10. PSANet: Point-wise Spatial AttentionNetwork for Scene Parsing （34 stars）

论文链接：https://hszhao.github.io/projects/psanet/

代码链接：https://github.com/hszhao/PSANet

11.OM-CNN+2C-LSTM for video salinecy prediction

论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.06316

代码链接：https://github.com/remega/OMCNN_2CLSTM

12. Interpretable Intuitive Physics Model

论文链接：https://www.cs.cmu.edu/~xiaolonw/papers/ECCV_Physics_Cameraready.pdf

代码链接：https://github.com/tianye95/interpretable-intuitive-physics-model

13. Transferring GANs generating images fromlimited data

论文链接：https://arxiv.org/abs/1805.01677

代码链接：https://github.com/yaxingwang/Transferring-GANs

14. Superpixel Sampling Networks

论文链接：https://varunjampani.github.io/ssn/

代码链接：https://github.com/NVlabs/ssn_superpixels

15. A Trilateral Weighted Sparse Coding Schemefor Real-World Image Denoising

论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.04364

代码链接：https://github.com/csjunxu/TWSC-ECCV2018

16. Deep Randomized Ensembles for MetricLearning

论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.04469

代码链接：https://github.com/littleredxh/DREML

17. VISDrone2018: Challenge-ObjectDetection in Images

竞赛内容主页：http://www.aiskyeye.com/

实现代码：https://github.com/zhpmatrix/VisDrone2018

18. Part-Aligned Bilinear Representations forPerson Re-identification

论文链接：https://cv.snu.ac.kr/publication/conf/2018/reid_eccv18.pdf

代码链接：https://github.com/yuminsuh/part_bilinear_reid

19. Inner Space Preserving - Generative PoseMachine (ISP-GPM)

论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.02104

代码链接：https://github.com/ostadabbas/isp-gpm

20. Rethinking the Form of Latent States inImage Captioning

论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.09958

代码链接：https://github.com/doubledaibo/2dcaption_eccv2018

21. Diverse Conditional Image Generation byStochastic Regression with Latent Drop-Out Codes

论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.01121

代码链接：https://github.com/SSAW14/Image_Generation_with_Latent_Code

22. Learning Efficient Single-stage PedestrianDetectors by Asymptotic Localization Fitting

论文链接：https://github.com/liuwei16/ALFNet/blob/master/docs/2018ECCV-ALFNet.pdf

代码链接：https://github.com/liuwei16/ALFNet

23. Statistically-motivated Second-orderPooling

论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.07492

代码链接：https://github.com/kcyu2014/smsop

24. Learning to Navigate for Fine-grainedClassification

论文链接：https://arxiv.org/abs/1809.00287

代码链接：https://github.com/yangze0930/NTS-Net

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