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ICCVDICOM 影像路由器：一种用于从 DICOM X 光扫描中分类身体部位的开放深度学习框架
本研究提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的 DICOM 成像路由器，用于将未知的 DICOM X 射线图像分类为五个解剖部位，从而使深度 CNNs 能够准确有效地区分 X 射线扫描中的人体部分，从而为临床设置中广泛应用提供潜在的好处。
PDF3 years ago
IAUnet：全局上下文感知人员再识别特征学习
本文提出了一种新的块，IAU，它综合利用时空信息以提高 person reID 任务的性能，并通过轻量级、端到端的设计，可以轻松插入到现有的 CNN 中。实验表明，IAU 在图像和视频重新识别任务上表现优异，并在一般对象分类任务上取得了令人
PDF4 years ago
从密集身体部位学习 3D 人体形状和姿势
本文提出了一种从稠密对应的人体部位进行学习的方法，通过构建 2D 像素与 3D 顶点之间的桥梁，提出了解决非线性、位移等问题的 Decompose-and-Aggregate 网络（DaNet），并给出了一种利用空间关系的位置辅助旋转特征细
PDF5 years ago
AAAISimple Pose: 重构和改进面向多人姿态估计的自底向上方法
通过改进下联式方法，提出了一种改进的多人姿势估计方法，该方法使用更直观却更合理的表示方法，具有 attention 机制的改进型叠叠层沙漏网络，专门用于 hard keypoint 和 keypoint 关联挖掘的新型 Focal L2 L
PDF5 years ago
AAAI人员再识别关系网络
本研究提出了一种新的人物再识别关系网络，考虑了个体身体部位之间以及部位与其他部位之间的相互关系，有效提高了特征辨别能力，同时使用全局对比池化方法获取人物图像的全局特征，该方法已在多个数据集上实证表明其优越性。
PDF5 years ago
人物再识别的部分损失深度表示学习
本研究提出一种基于结构风险最小化的深度表示学习方法，同时考虑了经验分类风险和表示学习风险，使用自动生成的图像部分计算人的分类损失，可以更好地聚焦于整个人体，学习出不同部分的区别性表示。三个数据集上的实验证明了该方法的有效性。
PDF7 years ago