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hourglass networks
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车道检测的关键点估计和点实例分割方法
本文提出一种名为 Point Instance Network（PINet）的交通线检测方法，该方法采用了关键点估计和实例分割方法，使得训练的模型大小可以根据目标环境的计算能力进行选择，以适应不同数量的交通线。在 TuSimple 和 Cu
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4 years ago
CVPR
人物再识别的端对端深度 Kronecker - 积匹配
本文提出了一种新的基于 Kronecker 乘积匹配模块的深度神经网络，结合自注意力和 Hourglass 网络对多尺度特征进行提取，并设计了一种新的特征软对准方案，可以在 Market-1501，CUHK03 和 DukeMTMC 数据集
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6 years ago
CVPR
人体姿态估计的自对抗训练
本文提出了一种基于深度学习的人体姿势估计方法，采用生成对抗网络作为学习模式，在两个相同结构的堆叠沙漏网络中设定生成器和判别器，生成器用作人体姿势估计，判别器将真实热力图与生成的热力图区分，通过对抗损失反向传播至生成器，使生成器学习合理的人体
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7 years ago
人体姿态估计的多上下文注意力
本文提出将卷积神经网络与多上下文关注机制相结合，形成一个端到端的框架，用于人体姿态估计，并采用堆叠的 hourglass 网络生成具有不同语义感知力的多分辨率的注意力图，从局部显著区域到全局语义一致空间不同粒度的着重点，进一步将全局一致模型
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7 years ago
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