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边缘处藏魔鬼：具有边缘感知一致性融合的单目深度估计
本文提出了名为 ECFNet 的新型单目深度估计方法，通过单个 RGB 图像准确预测高质量的单目深度，应用了图像边缘信息和深度一致性模块来融合不同来源的初始深度，实现了领先的性能。
PDF3 months ago
LLM 增强的用户 - 商品交互：利用边缘信息进行优化推荐
大型语言模型与图神经网络相结合，应用于图数据关系挖掘任务，并设计了一个创新的框架，将图数据的关系信息与自然语言有效结合，从而提高大型语言模型对图数据连通性信息的理解能力。
PDF5 months ago
3D EAGAN：用于经直肠超声图像中前列腺分割的 3D 边缘感知生成对抗网络
提出了一种基于 3D 边缘感知对抗生成网络（3D EAGAN）的前列腺分割方法，该方法通过边缘感知分割网络（EASNet）进行前列腺分割，并通过鉴别网络来将预测的前列腺区域与真实的前列腺区域区分开来，从而实现对 TRUS 图像中前列腺的准确
PDF8 months ago
人体姿态估计的稀疏和隐私增强表示
我们提出了一种稀疏和增强隐私保护的人体姿态估计方法，使用专有的运动矢量传感器提取边缘图像和双向运动矢量图像，并结合稀疏卷积网络进行高效处理，通过边缘信息和运动矢量图像相结合，我们的方法在速度和运算量方面取得了巨大改进，验证了我们提出的稀疏表
PDF10 months ago
EdgeAL：基于边缘估计的光学相干断层扫描的主动学习方法
利用未见数据的边缘信息作为先验信息进行不确定度测量，提出了 EdgeAL 主动学习算法，并在多类别光学相干断层扫描（OCT）分割任务中取得了 99% 的 Dice 分数，同时将注释标签成本分别降低了 12%、2.3% 和 3%（在三个公开数
PDFa year ago
改进畸变平面物体检测网络以提高自动车牌识别能力
本研究旨在使用特征工程改进 WPOD-Net 以提高检测效果，实验证明将边缘信息与原网络的信息相结合可以明显提高车牌轮廓的识别率，性能显著优于原模型。
PDF2 years ago
图神经网络应该使用特征、边或两者皆有？
本文研究了图形分类问题中图神经网络是否必要，发现对于图分类来说，GNN 不仅仅是其部分之和。同时，我们还发现，与特征不同，仅使用边进行预测的模型并不总是能够转换为 GNN。
PDF3 years ago
CVPR标签解耦框架的显著目标检测
该研究提出了标签解耦框架，将中心区域和边缘区域的细节分开处理，在特征交互网络中进行融合得到更加精确的显著图，实现了目标识别中的最佳表现。
PDF4 years ago
ECCV基于协同学习的准确 RGB-D 显著物体检测
本研究提出了一种新颖的协作学习框架，其中边缘、深度和显著性以一种更有效的方式进行利用，解决了现有 RGB-D 模型中存在的问题，使其更轻量化、更快速和更多功能。实验结果表明，该模型在七个基准数据集上具有卓越的性能。
PDF4 years ago
ICCV单张图像反射消除和图像平滑通用深度架构
本文提出了一种深度神经网络结构，利用边缘信息解决图像分割和图像滤波等代表性的低级视觉任务，通过估计边缘和重建图像，采用级联卷积层排列的方法解决这些具有挑战性的问题，而无需使用专门的手工或应用程序特定的图像处理组件，并将得到的可转移管道应用于
PDF7 years ago
广播足球比赛自动俯视图注册
本文提出了一种新颖的方法，用于在静态俯视模型上对足球广播视频的帧进行注册，并利用场地线条的边缘信息解决点对应不足的问题，并使用合成字典和同态图对每帧进行最小匹配，并证明了此方法的有效性。
PDF7 years ago