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DISGO: 场景文本 OCR 自动端到端评估
本文讨论了在自然场景中进行光学字符识别（OCR）所面临的挑战，这比在文档上进行 OCR 要困难，因为场景中内容狂野，图像背景各异。我们提出统一使用词误差率（WER）作为评估场景文本 OCR 的新度量，包括端到端（e2e）性能和各个系统组件的
PDF10 months ago
CVPR基于补丁的 3D 自然场景从单个示例生成
提出一种基于 3D Patch 的生成模型，用于生成高质量通用自然场景，解决了训练数据量小、场景特征变化等问题。
PDFa year ago
自监督学习用于单视图深度和表面法线估计
本文提出了一种自监督学习框架来同时训练两个卷积神经网络 (CNNs)，从单个图像预测深度和表面法线，通过一个简单的深度 - 法线一致性软约束，该框架假设自然场景具有分段平滑的法线，通过训练得到的表面法线网络提供了最先进的预测，而深度网络依赖
PDF5 years ago
基于极大雅可比值的显著性地图攻击
在图像分类任务中，我们提出了两种 JSMA 的变体，可以使模型误将饱和的像素分类为指定的错误目标类别，无需指定目标类别以及是否只增加或减少像素强度，并且降低了分类时间，可应用于手写数字和自然场景的数据集中。
PDF6 years ago
面向行人检测的尺度感知快速 R-CNN
本研究探讨了自然场景下的行人检测问题，提出了基于分治思想的 SAF R-CNN 框架来解决实例尺度的变化范围大导致的特征内类别方差大的问题，并在多个具有挑战性的行人检测数据集上实现了业界领先效果。
PDF9 years ago
ICDAR 2015 野外文本阅读竞赛
该技术报告介绍了 ICDAR 2015 年 TRW2015 竞赛的最终结果，该竞赛旨在为设计用于中英文脚本的检测和识别算法提供基准，并为社区的研究人员提供一个游戏场。本文详细描述了数据集，任务，评估协议和参与者，报告了参与方法的性能，并讨论
PDF9 years ago
NIPS通过学习预测亮度色度来实现色彩恒常性
本文提出了一种基于一种分类器的光源估计方法，其可通过自然场景中的色彩统计信息，无需任何空间或语义上下文，对颜色恒常性进行补偿。
PDF9 years ago
对解释自由观察注视时显着性和物体中心偏倚假设的调和
研究自然场景中人们的注意力转移，在低层图像显著性和高层语义信息等方面提出了两个看似相互矛盾的提示，其中分析了物体中心偏置的影响，并提出了一种结合低层视觉显著性和物体中心偏置的模型，旨在深入了解人类在观察场景和对象时使用的策略，并展示结合低层
PDF9 years ago