mid-level features | BriefGPT

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CVPRSemAffiNet: 基于语义仿射变换的点云分割方法
提出了一种称为 SemAffiNet 的基于 Transformer 模块的点云语义分割方法，其中采用了语义仿射变换技术来增强中层特征的语义信息，以解决传统方法中对局部几何的过度依赖，有效提高了整体分类效果。
PDF2 years ago
ICLR学习图像检索的超级特征
本文介绍了一种基于超级特征的深度图像检索架构，只需要图像标签即可训练。超级特征由迭代的注意模块构建，通过对 Super-features 实施对比损失来匹配图像。与局部特征相比，这种方法在存储空间方面具有显着优势，并在常见地标检索基准上表现
PDF2 years ago
中间的魔鬼：利用中层表示进行跨域实例匹配
提出了一个用于跨领域实例匹配的统一框架，该框架利用中间层特征与最终层特征相结合，可以在细粒度草图图像检索和人重识别任务中轻松打败装备更复杂体系结构的最先进模型。
PDF7 years ago
利用背景圈定、深度对比和自顶向下特征学习 RGB-D 显著对象检测
提出了一种利用高层次、中层次和低层次特征的深度卷积神经网络结构以及适用于学习方法的新颖深度特征，并在 RGB-D 显著目标检测方面表现出比现有方法更好的效果，特别是在 RGBD1000 数据集上，其 F-Score 达到了 0.848，比第
PDF7 years ago
ECCV基于门控连体卷积神经网络的人体再识别架构
本文提出了一种用于跨摄像头匹配行人的人体再识别框架，通过引入一个选择性强化细粒度共有的局部模式的门控函数，将同一身份的图像向量嵌入到特征空间中更密集的区域，提高了再识别的性能。在 CUHK03、Market-1501 和 VIPeR 数据集
PDF8 years ago
利用中层深度表示预测野外人脸属性
本文考虑利用中层卷积网络特征进行面部属性预测，与经过微调的高层抽象相比，中层深度表示的预测准确性更高，可同时实现面部识别和属性预测的单一深度网络。
PDF8 years ago