deep feature maps | BriefGPT

关键词deep feature maps

搜索结果 - 6

CVPR深度 Lucas-Kanade 同态变换实现多模态图像对齐
通过深度 Lucas-Kanade 特征映射 (DLKFM) 实现像素级别对齐多模态图像对，对于具有不同外观变化的图像对的对齐，具有较高的容忍度。
PDF3 years ago
CVPR4D 荧光显微镜图像中的多物体分割跟踪与深度特征图
本文提出了一种基于 3D 分割结果的多目标跟踪方法，该方法可通过提取深度神经网络中的特征图来识别和匹配物体部分，该方法在跟踪准确性和事件识别准确性方面比现有的方法分别提高了 2.96% 和 35.48%。
PDF5 years ago
ECCV可解释且具有泛化性的人员重新识别方法：使用查询自适应卷积和时序上升法
研究如何直接在深度特征图中设计局部对应，并构建查询自适应卷积核以实现局部匹配，通过构建类内存模块进一步简化训练，获得比流行学习方法更好的结果，提出了一种无模型的基于临时共存的打分权重方法 TLift，并在跨数据集的人物复识别中取得了最先进的
PDF5 years ago
用于红外物体追踪的大边界结构化卷积算子
本文提出了一种利用大边界结构卷积算子 (LMSCO)、空间规则化和隐式插值获取持续深特征图实现 TIR 物体追踪的方法，并通过协作优化策略得到新的操作符，继承 SOSVM 强大辨识能力优势，使用高维特征和更密集样本实现准确、鲁棒性高的 TI
PDF6 years ago
CVPR光流引导特征：视频动作识别的快速稳健运动表示
本研究提出了一种名为 OFF 的紧凑型动作表示法，通过直接计算深度特征图的像素空间梯度，能够嵌入现有的 CNN 网络进行视频动作识别，从而快速提取时空信息，实现了比两种流（RGB 和光流）快 15 倍的速度和与之相似的精度。
PDF7 years ago
CVPR谐波网络：深度平移和旋转等变性
本研究介绍了一种基于谐波函数的网络 ——Harmonic Networks（H-Nets），H-Nets 可以实现对位移和 360 度旋转的等变性，并应用于深度学习技术及分类问题中，表现出很高的精度表现。
PDF8 years ago