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使用卷积神经网络激活特征的离线作者识别
通过使用卷积神经网络的激活特征作为本地描述符，结合高斯混合模型超向量编码和 KL-Kernel 归一化，我们提出了一种用于笔迹识别的全局描述符方法，在 ICDAR 2013 基准数据库和 CVL 数据集上进行了评估，在挑战性的双语 ICDA
PDF4 months ago
CascadeV-Det: 3D 物体检测的级联点投票
基于点预测的无锚点目标检测器通过级联投票 (Cascade Voting) 策略实现高质量的三维对象检测，结合实例感知投票 (IA-Voting) 和级联点分配 (CPA) 模块以及改进的特征聚合方法，提高了目标检测的准确性，并在 SUN
PDF6 months ago
基于运动先验的交通视频目标检测
本研究提出了两种新方法来利用运动先验，以提升交通视频对象检测的性能，包括在全监督设置中利用运动先验引导时间信息整合的自注意力模块以及利用运动先验开发伪标签机制消除半监督设置下的嘈杂伪标签。这两种基于运动先验的方法表现出卓越的性能，相较于现有
PDF8 months ago
ICCV 2023 技术报告：用于测试时间适应目标检测的双层适应方法
我们团队参与了 VCL Challenges B 连续测试时间自适应的比赛，主要关注我们方法的技术细节。我们的主要重点是使用双层自适应进行测试时间自适应，包括图像级和检测器级的自适应。在图像级别上，我们使用可调参数的图像滤波器，而在检测器级
PDF9 months ago
CVPRUniCon+：ICTCAS-UCAS 在 ActivityNet Challenge 2022 的 AVA-ActiveSpeaker 任务中的提交
本文介绍了参加 ActivityNet Challenge 2022 中 AVA 活动演讲者检测任务的获胜解决方案 UniCon+，该模型在 UniCon 和 Extended UniCon 的基础上使用了一种简单的 GRU-based m
PDF2 years ago
CVPR检测器的焦点和全局知识蒸馏
该论文提出前景和全局蒸馏技术（FGD），将知识蒸馏方法成功地应用于目标检测任务，通过前景蒸馏和全局蒸馏对学生网络进行训练，实现了对教师网络的知识迁移，取得了显著的 mAP 改进。
PDF3 years ago
ICCV学习人物再识别的实例级时空模式
本文提出了一种新的个性化、时空解耦的人员再识别方法（InSTD）, 其中加入了个性化信息用于狭窄化搜索空间并将空间 - 时间传递概率从联合分布解耦以适应离群值，实验结果表明，我们的方法在 Market-1501 和 DukeMTMC-reI
PDF3 years ago
基于 Plug & Play 先验的贝叶斯成像：当 Langevin 遇到 Tweedie
本文介绍了两种算法：PnP-ULA（未调整的 Langevin 算法）和 PnP-SGD（随机梯度下降）, 用于进行具有 Plug & Play 先验的贝叶斯推断，其中深度神经网络去噪算子特别值得注意，同时针对图像去模糊、修复和去噪等标准问
PDF3 years ago
ICCV用于检测人 - 物交互的空间条件图
本文提出了一种使用图神经网络检测图像中人与物体之间交互作用的方法，并通过在节点对之间的空间关系上进行消息调节来改进模型的性能，以获得更好的检测精度。实验结果表明，该方法取得了良好的检测效果。
PDF4 years ago
ICCVDeepMark: 单次衣物检测
本文提出了一种用于快速服装检测的一次性方法 DeepMark，这是对多目标网络 CenterNet 进行的修改，其在 DeepFashion2 挑战数据集上的边界框检测任务中达到了 0.723 的 mAP 和地标检测任务中达到了 0.532
PDF5 years ago
CVPR基于活动的弱监督目标检测
我们的研究工作在弱监督目标检测方面尝试利用不仅仅是物体类别标签，还使用数据中关联的动作标签；我们发现图像 / 视频中描绘的动作可以为相关物体的位置提供强烈的线索，并利用动作学习了一个与物体相关的空间先验，并将其融入到联合目标检测和动作分类模
PDF5 years ago
单次拍摄带有增强语义的物体检测
提出 Detection with Enriched Semantics（DES）作为一种新型的单次检测目标网络，增强了典型深度检测器中的物体检测特征的语义，其包括语义分割和全局激活模块；实验结果表明此方法的有效性，尤其是基于 VGG16
PDF7 years ago
通过拼接特征图以增强 SSD 进行目标检测
本篇论文提出一种改进传统 SSD 方法的物体检测算法，通过有效地利用特征图，提高了算法的检测精度，其中将 ResNet 应用于分类网络构造取得了不错的效果，并在 PASCAL VOC 2007 数据集上表现出优越的检测精度和速度。
PDF7 years ago
用于行列式点过程的更快贪婪 MAP 推断
本文提出了使用 log-determinants 和 stochastic trace estimators 的两种逼近方案来使得贪心算法更快速，从而解决大规模 determinantal point processes 的 MAP 问题。
PDF7 years ago
使用系统搜索精确解决 MAP 问题
该论文介绍了一种新的、简单的 MAP 解的概率上限，并使用该上限提出了一种分支定界搜索算法，能够准确高效地解决一些网络的 MAP 问题，这些网络的约束树宽度超过了 40。
PDF12 years ago
MAP 解释的复杂性结果和逼近策略
研究了贝叶斯网络中 MAP 问题的复杂性，发现即使 MPE 和 Pr 可以轻松计算，MAP 仍然很难。为了找到一个接近最优解的算法，提出了一种通用的 MAP 近似框架，并给出了两个具体的实现，用于对那些即使 Pr 和 MPE 都难以计算的网
PDF13 years ago
隐马尔可夫过程的最大后验估计
本文探讨了使用 Ising 自旋模型进行二进制对称隐马尔可夫过程的最大后验 (MAP) 序列估计的理论分析。我们证明了这个估计问题可以被转化为能量最小化问题，并研究了 MAP 的性能特征包括准确性和对于观测序列的解的数量。我们的研究结果表明
PDF15 years ago