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CVPR通过 2D 检测引导的查询锚点增强 3D 物体检测
提出一种名为 QAF2D 的新颖查询生成方法，通过从 2D 检测结果中推断 3D 查询锚点来改善基于查询的 3D 对象检测器的性能，并将其整合到三个流行的基于查询的 3D 对象检测器中，在 nuScenes 数据集上进行全面评估。
PDF4 months ago
像素级图注意力网络的人物再识别
探索图注意力网络在图像特征提取中的应用，通过图生成算法将图像转换成图，并利用图注意力网络更新节点特征，设计了基于像素的图注意力网络应用于人员再识别任务，在多个数据集上都取得了优于现有方法的性能。
PDFa year ago
PanFormer：基于 Transformer 的 PAN 融合模型
本文提出了一种基于 Transformer 模型的卫星图像融合方法，探究 Transformer 在图像特征提取与融合中的潜力，并通过 GaoFen-2 和 WorldView-3 图像的实验表明其在卫星图像融合中具有巨大潜力和性能优势，并
PDF2 years ago
LodoNet: 一种基于 2D 关键点匹配的深度神经网络用于 3D LiDAR 里程计估计
本文介绍了一种基于深度学习的 LiDAR 测距测速 (lo) 估计方法，将 LiDAR 帧转换成图像空间并提取特征点来匹配，借助于卷积神经网络进行测距估计，并在 KITTI 测距数据集上验证了该方法的高效性。
PDF4 years ago
MMPGU-net+：用于自动宫颈细胞核分割的渐进式增长 U-net+
通过深度学习，基于 PGU-net + 模型的图像特征提取能够有效地改善子宫颈癌的数量分析。
PDF5 years ago
深度网络在 3D 人体姿态估计中的最大边界结构化学习
本文提出了一种利用深度神经网络进行结构化输出学习的方法，用于从单眼图像中估计 3D 人体姿势。该方法将图像和 3D 姿势作为输入，通过卷积神经网络将图像特征提取出来，并通过两个分支网络将图像特征和姿态转换为联合嵌入，然后将联合嵌入相乘得到一
PDF9 years ago