convnet | BriefGPT - AI 论文速递

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时序中的符号：将人体动作编码为时间图像
论文提出了一种图像编码方法，将人体运动在视频序列中的姿态信息简洁地表示为一列，以适合使用 ConvNet 进行学习，应用于英国手语视频中识别和定位手势，仅使用弱（片段级）监督和大量标签噪声训练，可学习出仅有 10 帧持续时间的手势。
PDF8 years ago
多光子显微镜血管成像的深度学习卷积神经网络分割
本研究旨在为自由使用的 2 光子血管显微镜成像数据集提供一种深度学习框架，该框架基于 2D 和 3D 卷积滤波器 (ConvNet)。这种 2D 和 3D 混合体构架的分割结果表明，这对于分割体积性血管成像是有很好的推广潜力的。
PDF8 years ago
端到端集成卷积神经网络与三维模型的人脸检测
该研究提出一种利用 ConvNet 和 3D 平均脸模型的端到端多任务判别学习框架进行野外人脸检测的方法，该方法通过估计面部关键点和每个预测关键点的 3D 变换参数计算面部边界框提案，进而使用面部关键点配置池进一步精化。该方法在 AFLW
PDF8 years ago
好奇的机器人：通过物理交互学习视觉表示
通过在 Baxter 平台上对对象进行推动、捅戳、抓取和观察等四种不同类型的物理交互来提供学习视觉表示的有效监督，本文使用共享的 ConvNet 体系结构学习了视觉表示，并通过观察神经元活化和最近邻检索来展示所学习的表示的质量，从而在图像分
PDF8 years ago
CVPR通过优化全局损失函数学习具有深度连体和三元卷积网络的局部图像描述符
本文提出了使用三元组网络和全局损失函数来学习本地图像描述符的方法，使用 UBC 基准数据集进行比较，结果表明在减少 UBC 数据集误差方面，三元组网络比 Siamese 网络更准确，并且三元组和全局损失函数的组合是最佳的。最后，本文还展示了
PDF9 years ago
深度相对属性
该论文提出了一种基于深度神经网络的相对属性预测方法，其中采用卷积神经网络 (ConvNet) 学习特征，包含排名层 (rank layer) 学习根据这些特征对图像进行排序，并采用适当的排名损失进行训练，优于基线和最先进的方法，适用于不同类
PDF9 years ago
CVPR个性化的人类视频姿态估计
该研究提出了一种个性化 ConvNet 姿态估计器，它可以根据帧与帧之间的时间跨度和人物外貌的特点，在视频中生成高精度的姿态标注，并利用自评模型筛选高质量的标注，并通过自动化的 fine-tune 训练方法将其个性化，相比于通用的 Conv
PDF9 years ago
MM用卷积神经网络进行非最大值抑制
本研究旨在系统地解决非极大值抑制（NMS）的问题，提出了利用卷积神经网络执行给定众多检测结果的 NMS 方法，摆脱贪心 NMS 的固有限制并获得更好的检出率和精度。
PDF9 years ago