CV Code | 计算机视觉开源周报 20190601期

栏目: 编程工具 · 发布时间: 6年前

内容简介:刚刚过去的一周有很多有意思的工作开源了,比如接吻检测、从步态中进行疾病检测。

我爱计算机视觉 标星,更快获取CVML新技术

CV Code | 计算机视觉开源周报 20190601期

刚刚过去的一周有很多有意思的工作开源了,比如接吻检测、从步态中进行疾病检测。

我们一起来看看吧。

基于CNN的社交网络中室外图像的人类情感分类研究

OutdoorSent: Can Semantic Features Help Deep Learning in Sentiment Analysis of Outdoor Images?

Wyverson B. de Oliveira, Leyza B. Dorini, Rodrigo Minetto, Thiago H. Silva

https://arxiv.org/abs/1906.02331v1

http://dainf.ct.utfpr.edu.br/outdoorsent

直接从两幅图像通过CNN回归单应性矩阵,远远好于之前的SOTA方法

STN-Homography: estimate homography parameters directly

Qiang Zhou, Xin Li

https://arxiv.org/abs/1906.02539v1

好莱坞电影中接吻镜头检测,少儿不宜。。。

Detecting Kissing Scenes in a Database of Hollywood Films

Amir Ziai

https://arxiv.org/abs/1906.01843v1

http://github.com/amirziai/kissing-detector

使用深度学习提取拓扑关系

PI-Net: A Deep Learning Approach to Extract Topological Persistence Images

Anirudh Som, Hongjun Choi, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Matthew Buman, Pavan Turaga

https://arxiv.org/abs/1906.01769v1

https://github.com/anirudhsom/PI-Net

跨任务引导注意力模型的一通路多任务模型,用于脑肿瘤分割

One-pass Multi-task Networks with Cross-task Guided Attention for Brain Tumor Segmentation

Chenhong Zhou, Changxing Ding, Xinchao Wang, Zhentai Lu, Dacheng Tao

https://arxiv.org/abs/1906.01796v1

https://github.com/chenhong-zhou/OM-Net

非监督行人重识别

Towards better Validity: Dispersion based Clustering for Unsupervised Person Re-identification

Guodong Ding, Salman Khan, Zhenmin Tang, Jian Zhang, Fatih Porikli

https://arxiv.org/abs/1906.01308v1

https://github.com/gddingcs/Dispersion-based-Clustering.git

基于深度学习方法的步态视频中疾病检测

Automatic Health Problem Detection from Gait Videos Using Deep Neural Networks

Rahil Mehrizi, Xi Peng, Shaoting Zhang, Ruisong Liao, Kang Li

https://arxiv.org/abs/1906.01480v1

https://github.com/rmehrizi/multi-view-pose-estimation

BMVC 2017

多视3D目标识别

Dominant Set Clustering and Pooling for Multi-View 3D Object Recognition

Chu Wang, Marcello Pelillo, Kaleem Siddiqi

https://arxiv.org/abs/1906.01592v1

https://github.com/fate3439/dscnn

生成对抗网络综述和术语

Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy

Zhengwei Wang, Qi She, Tomas E. Ward

https://arxiv.org/abs/1906.01529v1

https://github.com/sheqi/GAN_Review

评估可缩放的贝叶斯深度学习方法,用于鲁棒计算机视觉

Evaluating Scalable Bayesian Deep Learning Methods for Robust Computer Vision

Fredrik K. Gustafsson, Martin Danelljan, Thomas B. Schön

https://arxiv.org/abs/1906.01620v1

https://github.com/fregu856/evaluating_bdl

跨域级联深度特征的图像变换方法

Cross-Domain Cascaded Deep Feature Translation

Oren Katzir, Dani Lischinski, Daniel Cohen-Or

https://arxiv.org/abs/1906.01526v1

(将开源,代码未公布)

基于语义的医学图像融合方法

A Semantic-based Medical Image Fusion Approach

Fanda Fan, Yunyou Huang, Lei Wang, Xingwang Xiong, Zihan Jiang, Zhifei Zhang, Jianfeng Zhan

https://arxiv.org/abs/1906.00225v1

https://github.com/fanfanda/Medical-Image-Fusion

区域特定的微分形式的度量映射用于图像配准

Region-specific Diffeomorphic Metric Mapping

Zhengyang Shen, François-Xavier Vialard, Marc Niethammer

https://arxiv.org/abs/1906.00139v1

https://github.com/uncbiag/registration

通过渐进和选择性实例切换进行目标检测的数据增广

Data Augmentation for Object Detection via Progressive and Selective Instance-Switching

Hao Wang, Qilong Wang, Fan Yang, Weiqi Zhang, Wangmeng Zuo

https://arxiv.org/abs/1906.00358v1

https://github.com/Hwang64/PSIS

深度学习边缘检测的对抗样例

Adversarial Examples for Edge Detection: They Exist, and They Transfer

Christian Cosgrove, Alan L. Yuille

https://arxiv.org/abs/1906.00335v1

通过对抗鲁棒学习感知校正表示

Learning Perceptually-Aligned Representations via Adversarial Robustness

Logan Engstrom, Andrew Ilyas, Shibani Santurkar, Dimitris Tsipras, Brandon Tran, Aleksander Madry

https://arxiv.org/abs/1906.00945v1

https://git.io/robust-reps

凝视校正,自监督GAN

GazeCorrection:Self-Guided Eye Manipulation in the wild using Self-Supervised Generative Adversarial Networks

Jichao Zhang, Meng Sun, Jingjing Chen, Hao Tang, Yan Yan, Xueying Qin, Nicu Sebe

https://arxiv.org/abs/1906.00805v1

https://github.com/zhangqianhui/GazeCorrection

深度学习数钢筋的CNN-DC方法

Automated Steel Bar Counting and Center Localization with Convolutional Neural Networks

Zhun Fan, Jiewei Lu, Benzhang Qiu, Tao Jiang, Kang An, Alex Noel Josephraj, Chuliang Wei

https://arxiv.org/abs/1906.00891v1

https://github.com/BenzhangQiu/Steel-bar-Detection

从视频中学习人-物交互的热点方法

Grounded Human-Object Interaction Hotspots from Video (Extended Abstract)

Tushar Nagarajan, Christoph Feichtenhofer, Kristen Grauman

https://arxiv.org/abs/1906.01963v1

http://vision.cs.utexas.edu/projects/interaction-hotspots/

深度学习GAN辅助电子显微镜成像

Partial Scan Electron Microscopy with Deep Learning

Jeffrey M. Ede, Richard Beanland

https://arxiv.org/abs/1905.13667v1

https://github.com/Jeffrey-Ede/partial-STEM

加群交流

关注计算机视觉与机器学习技术,欢迎加入52CV群,扫码添加CV君拉你入群,

请务必注明:52CV

CV Code | 计算机视觉开源周报 20190601期

喜欢在QQ交流的童鞋,可以加52CV官方 QQ群702781905

(不会时时在线,如果没能及时通过验证还请见谅)

CV Code | 计算机视觉开源周报 20190601期

长按关注 我爱计算机视觉


以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

Redis设计与实现

Redis设计与实现

黄健宏 / 机械工业出版社 / 2014-6 / 79.00

【官方网站】 本书的官方网站 www.RedisBook.com 提供了书本试读、相关源码下载和勘误回报等服务,欢迎读者浏览和使用。 【编辑推荐】 系统而全面地描述了 Redis 内部运行机制 图示丰富,描述清晰,并给出大量参考信息,是NoSQL数据库开发人员案头必备 包括大部分Redis单机特征,以及所有多机特性 【读者评价】 这本书描述的知识点很丰富,......一起来看看 《Redis设计与实现》 这本书的介绍吧!

JSON 在线解析
JSON 在线解析

在线 JSON 格式化工具

Markdown 在线编辑器
Markdown 在线编辑器

Markdown 在线编辑器

UNIX 时间戳转换
UNIX 时间戳转换

UNIX 时间戳转换