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ICCV
学习为计算机视觉任务调整图像大小
通过实验证明，针对不同的任务，基于卷积神经网络的学习型图像缩放器可以用于提高网络的性能，而相比于传统的图像缩放器，它并不一定能够提高图像的感知质量。该研究给出了基于 ImageNet 数据集的分类任务和 AVA 数据集上的图像质量评估案例证
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3 years ago
探究和利用图像分辨率进行基于迁移学习的皮肤病变分类
本文研究了使用不同输入图像尺寸 fine-tuned CNNs 进行皮肤病变分类的性能，提出了一种基于三级集成策略的新型融合方法，取得了比现有算法更好的分类结果。
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4 years ago
混合图像尺寸训练卷积网络以提高准确性、速度和尺度弹性
本文提出了一种新型混合尺寸训练策略，使用混合尺寸的图像进行训练有助于模型更好地适应不同尺寸的图像，减少推理时间，提高模型的鲁棒性和泛化能力，在测试阶段，使用更小的图像可以获得与基准模型相近的高准确度。
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5 years ago
MM
适应全景视频的计算机视觉算法
本研究概述了全向（360 度）视频在计算机视觉算法中面临的挑战，如广泛采用的特殊（equirectangular）投影和巨大的图像尺寸，并提出了适应全向视频特定需求的计算机视觉算法策略。
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5 years ago
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