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ICCV
2021–2025 確定版
2021 · 1,612 papers
このEditionに反映済みのmain full research papersのみ掲載しています。著者リンクは日本の大学への著者別所属根拠がある場合に限ります。
- Channel Augmented Joint Learning for Visible-Infrared Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Channel-Wise Knowledge Distillation for Dense Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Channel-Wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cherry-Picking Gradients: Learning Low-Rank Embeddings of Visual Data via Differentiable Cross-Approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Class Semantics-Based Attention for Action Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Class-Incremental Learning for Action Recognition in Videos
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Click To Move: Controlling Video Generation With Sparse Motion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Clothing Status Awareness for Long-Term Person Re-Identification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cloud Transformers: A Universal Approach to Point Cloud Processing Tasks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cluster-Promoting Quantization With Bit-Drop for Minimizing Network Quantization Loss
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Clustering by Maximizing Mutual Information Across Views
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Co2L: Contrastive Continual Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoMatch: Semi-Supervised Learning With Contrastive Graph Regularization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Coarsely-Labeled Data for Better Few-Shot Transfer
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CodeNeRF: Disentangled Neural Radiance Fields for Object Categories
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaborative Learning With Disentangled Features for Zero-Shot Domain Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaborative Optimization and Aggregation for Decentralized Domain Generalization and Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaborative Unsupervised Visual Representation Learning From Decentralized Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaborative and Adversarial Learning of Focused and Dispersive Representations for Semi-Supervised Polyp Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaging Class-Specific GANs for Semantic Image Synthesis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Common Objects in 3D: Large-Scale Learning and Evaluation of Real-Life 3D Category Reconstruction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Complementary Patch for Weakly Supervised Semantic Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Composable Augmentation Encoding for Video Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Compressing Visual-Linguistic Model via Knowledge Distillation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Concept Generalization in Visual Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CondLaneNet: A Top-To-Down Lane Detection Framework Based on Conditional Convolution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Condensing a Sequence to One Informative Frame for Video Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Conditional DETR for Fast Training Convergence
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Conditional Diffusion for Interactive Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Conditional Variational Capsule Network for Open Set Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Confidence Calibration for Domain Generalization Under Covariate Shift
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Conformer: Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Consistency-Aware Graph Network for Human Interaction Understanding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Consistency-Sensitivity Guided Ensemble Black-Box Adversarial Attacks in Low-Dimensional Spaces
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contact-Aware Retargeting of Skinned Motion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Context Decoupling Augmentation for Weakly Supervised Semantic Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Context Reasoning Attention Network for Image Super-Resolution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Context-Aware Scene Graph Generation With Seq2Seq Transformers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Context-Sensitive Temporal Feature Learning for Gait Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contextually Plausible and Diverse 3D Human Motion Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Learning for Image-Based Camera Localization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Learning on Noisy Data Streams via Self-Purified Replay
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Neural Mapping: Learning an Implicit Scene Representation From Sequential Observations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Prototype Evolution: Learning Online From Non-Stationary Data Streams
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continuous Copy-Paste for One-Stage Multi-Object Tracking and Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrast and Classify: Training Robust VQA Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrast and Order Representations for Video Self-Supervised Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrasting Contrastive Self-Supervised Representation Learning Pipelines
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Attention Maps for Self-Supervised Co-Localization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Coding for Active Learning Under Class Distribution Mismatch
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Learning for Label Efficient Semantic Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Learning of Image Representations With Cross-Video Cycle-Consistency
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Multimodal Fusion With TupleInfoNCE
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cortical Surface Shape Analysis Based on Alexandrov Polyhedra
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Counterfactual Attention Learning for Fine-Grained Visual Categorization and Re-Identification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CrackFormer: Transformer Network for Fine-Grained Crack Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Camera Convolutional Color Constancy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Category Video Highlight Detection via Set-Based Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Descriptor Visual Localization and Mapping
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Encoder for Unsupervised Gaze Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Modality Person Re-Identification via Modality Confusion and Center Aggregation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Patch Graph Convolutional Network for Image Denoising
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Sentence Temporal and Semantic Relations in Video Activity Localisation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CrossCLR: Cross-Modal Contrastive Learning for Multi-Modal Video Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CrossDet: Crossline Representation for Object Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CrossNorm and SelfNorm for Generalization Under Distribution Shifts
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Crossover Learning for Fast Online Video Instance Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Crowd Counting With Partial Annotations in an Image
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CrowdDriven: A New Challenging Dataset for Outdoor Visual Localization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CryoDRGN2: Ab Initio Neural Reconstruction of 3D Protein Structures From Real Cryo-EM Images
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Curious Representation Learning for Embodied Intelligence
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Curvature Generation in Curved Spaces for Few-Shot Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- D2-Net: Weakly-Supervised Action Localization via Discriminative Embeddings and Denoised Activations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAE-GAN: Dynamic Aspect-Aware GAN for Text-to-Image Synthesis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAM: Discrepancy Alignment Metric for Face Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DC-ShadowNet: Single-Image Hard and Soft Shadow Removal Using Unsupervised Domain-Classifier Guided Network
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DCT-SNN: Using DCT To Distribute Spatial Information Over Time for Low-Latency Spiking Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DECA: Deep Viewpoint-Equivariant Human Pose Estimation Using Capsule Autoencoders
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DOLG: Single-Stage Image Retrieval With Deep Orthogonal Fusion of Local and Global Features
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DRAEM - A Discriminatively Trained Reconstruction Embedding for Surface Anomaly Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DRB-GAN: A Dynamic ResBlock Generative Adversarial Network for Artistic Style Transfer
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DRINet: A Dual-Representation Iterative Learning Network for Point Cloud Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DRIVE: Deep Reinforced Accident Anticipation With Visual Explanation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DTMNet: A Discrete Tchebichef Moments-Based Deep Neural Network for Multi-Focus Image Fusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DWKS: A Local Descriptor of Deformations Between Meshes and Point Clouds
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dance With Self-Attention: A New Look of Conditional Random Fields on Anomaly Detection in Videos
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Data-Free Universal Adversarial Perturbation and Black-Box Attack
日本大学: 関与なし（対象大学）
- De-Rendering Stylized Texts
日本大学: 九州大学
- DeFRCN: Decoupled Faster R-CNN for Few-Shot Object Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DecentLaM: Decentralized Momentum SGD for Large-Batch Deep Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DeePSD: Automatic Deep Skinning and Pose Space Deformation for 3D Garment Animation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deep 3D Mask Volume for View Synthesis of Dynamic Scenes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deep Blind Video Super-Resolution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deep Co-Training With Task Decomposition for Semi-Supervised Domain Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deep Edge-Aware Interactive Colorization Against Color-Bleeding Effects
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deep Halftoning With Reversible Binary Pattern
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deep Hough Voting for Robust Global Registration
日本大学: 関与なし（対象大学）