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ICCV
全球特征对于图像检索和重排是必需的
通过利用全局特征实现精确且轻量级的图像检索，本研究提出了一种名为 SuperGlobal 的图像检索范式，通过精细的再排序阶段来提高性能，并在标准基准测试中取得了显著的改进。
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a year ago
基于全局和局部表示的多网络对比学习
提出了基于全局和局部特征表示的多网络对比学习框架，通过多个网络引入自监督对比学习的全局和局部特征信息，并通过对比由多个网络生成的嵌入对来学习图像不同尺度上的特征信息，并扩展对比样本数，提高了模型的训练效率。在三个基准数据集上的线性评估结果表
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a year ago
图像和视频质量评估的强基准
本文提出了一种简单而有效的联合模型，用于图像和视频的感知质量评估。该模型应用了来自主干网络的一个全局特征，并结合一些训练技巧，其性能超过了当前最先进模型的基线。根据所提出的架构，我们发布了三个常见场景下的良好训练模型。这三个预训练模型可直接
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3 years ago
OMNet：用于部分到部分点云配准的重叠遮罩学习
本研究提出了一种基于全局特征的 OMNet 方法，用于局部 - 局部点云配准。通过学习重叠区域的掩码来拒绝不重叠的区域，并采用了更实用的数据生成方法，实现了与传统和深度学习方法相比的最新性能。
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3 years ago
基于 Stripe 和属性感知的网络：用于车辆再识别的双分支深度模型
介绍了一种基于双分支条纹和属性感知的深度卷积神经网络（SAN）用于车辆重新识别。实验结果表明，该方法优于其他最先进的车辆重新识别方法。
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5 years ago
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