CVPR2018的oral论文合集，Oral一共有68篇，受上传文件大小限制，分成part1和part2压缩文件。
Oral论文是CVPR中最优质的论文，bestpaper/honorablemention什么的都在oral里面。
我花了很多工夫整理出来，来分享给各位CVer。
还有少数几篇论文暂时没公开，所以只找出64篇。
还有一点要说明：该文档仅作交流学习用处，不能当作商业用途。

可参看博客：https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/88578720视觉问题回答（VQA）需要联合图像和自然语言问题，其中许多问题不能直接或清楚地从视觉内容中得到，而是需要从结构化人类知识推理并从视觉内容中得到证实。
该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知识和深层视觉特征无缝融入端到端学习框架中的记忆网络中。
与现有的利用外部知识支持VQA的方法相比，本文更多地强调了两种缺失的机制。
首先是将视觉内容与知识事实相结合的机制。
VKMN通过将知识三元组（主体，关系，目标）和深层视觉特征联合嵌入到视觉知识特征中来处理这个问题。
其次是处理从问题和答案对中扩展出多个知识事实的机制。
VKMN使用键值对结构在记忆网络中存储联合嵌入，以便易于处理多个事实。
实验表明，该方法在VQAv1.0和v2.0基准测试中取得了可喜的成果，同时在知识推理相关问题上优于最先进的方法。

该代码是CVPR2018一篇关于文本到图像合成的文章，经过测试可以使用

cvpr2018cvpr2018cvpr2018一切的论文pdf版。
cvpr2018

压缩包里有论文[PDF]和制造的[PPT]~一篇CVPR2018的论文LearningRichFeaturesforImageManipulationDetection，检测图像的篡改区域，用FasterR-CNN网络定位图像被篡改的部分，练就PS检测的火眼金睛。
让PS痕迹无处可逃。
这就将图像鉴伪，图像取证这方面与深度学习技术结合起来啦。
---------------------本文来自luolan9611的CSDN博客，全文地址请点击：https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/82804248?utm_source=copy

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。