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注重低分辨率信息：多粒度信息无损模型用于低分辨率人体姿势估计
提出了一种 Multi-Granular Information-Lossless (MGIL) 模型，用于解决低分辨率图像中人体姿态估计的问题，通过使用 Fine-grained Lossless Information Extracti
PDFa month ago
BCFPL: 低分辨率图像的基于二分类卷积神经网络的快速停车位识别
本文提出了一种轻量级设计结构的二进制卷积神经网络（BCFPL），该网络可用于低分辨率停车位图像的训练，并提供合理的识别结果。实验结果显示，BCFPL 在满足隐私要求的同时，具有低硬件要求和快速识别速度，因此在智能城市建设和自动驾驶领域具有应
PDF2 months ago
盲图像超分辨率的深度学习技术：高规模、多领域视角评估
本研究在 14 个小数据集上进行了高倍率 (8x) 的盲图像超分辨率 (DL) 技术的评估，包括 Adaptive Pseudo Augmentation (APA)、Blind Image SR with Spatially Varian
PDFa year ago
KDD一种用于低分辨率图像和小物体的新卷积神经网络构建模块：不再使用步幅卷积或池化
该研究指出，现有 CNN 结构中存在缺陷的设计，即使用了步幅卷积和 / 或池化层，导致信息丢失和功能表示效果欠佳。因此，本研究提出新的 CNN 模块 SPD-Conv，以取代现有的卷积和池化层，可应用于大多数 CNN 架构，特别是在低分辨率
PDF2 years ago
从低分辨率图像和视频中重建 3D 人体姿态、形状和纹理
本文提出了一种名为 RSC-Net 的算法，通过分辨率感知网络、自监督损失和对比学习方案来学习跨分辨率的三维人体姿态和形状，并通过低分辨率输入进行重建，优于现有的方法。
PDF3 years ago
ECCV单张低分辨率图像中的 3D 人体形状和姿态的自监督学习
该论文提出了一种名为 RSC-Net 的算法，它通过 resolution-aware network、self-supervision 和 contrastive learning scheme 解决了低分辨率输入图像对姿态和人体形状估计
PDF4 years ago
FaceHop：一种轻量级低分辨率人脸性别分类方法
这篇研究提出了一种轻量级的低分辨率脸部性别分类方法 - FaceHop。该方法基于非参数机器学习原则并遵循逐渐逼近子空间学习（SSL）原则，可以实现低分辨率图像下的性别分类，模型小且可解释性强，在两个数据集上取得了 94.63% 和 95.
PDF4 years ago
CVPR通过劣化不变性学习进行现实世界的人员重新识别
本文提出了一个用于实现真实场景下的人物再识别的降解不变性学习框架，该框架采用了自我监督的分解表示学习策略，能够同时提取身份相关的强健特征，并消除真实世界中存在的降解，同时在低分辨率图像上实现了最先进的识别效果。
PDF4 years ago
低分辨率人脸识别
提出一种新的基于深度学习的 Complement Super-Resolution and Identity (CSRI) 模型，用于在低分辨率的大规模原始面部图像上进行人脸识别并构造了一个新的面向此类问题的数据集 TinyFace，与现有
PDF6 years ago
任务驱动超分辨率：低分辨率图像中的目标检测
本研究探讨图像超分辨率如何在低分辨率图像目标检测任务中发挥积极作用，提出了一种新的框架来训练深度神经网络，通过传统检测 loss 与显式结合得到的检测 Loss 来优化超分辨率子网络，证明了任务驱动的超分辨率能显著提高各种条件和缩放因子下目
PDF6 years ago
卷积低分辨率细粒度分类
使用高分辨率图像分类和卷积超分辨率技术相结合的方法，提出了一种用于解决低分辨率图像细节问题的端到端的深度模型，并在 Stanford Cars 和 Caltech-UCSD Birds 200-2011 数据集上进行了广泛的实验，结果表明该
PDF7 years ago