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CVPR
NurtureNet:一个多任务的基于视频的新生儿人体测量方法
通过融合视频和表格输入来回归多个人类测量估计值,包括体重、长度、头围和胸围,我们提出了一种名为 NurtureNet 的多任务模型,它用于在社区中无接触地进行新生儿人类测量。通过几个实验,我们证明了该模型的有效性,并实现相对误差为 3.9%
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2 months ago
使用多特征和分类技术融合检测稳健的人脸混合攻击
本文提出一种基于参考的 / 差分变形攻击检测(MAD)方法,使用小波散射网络(WSN)检测新生儿变形的图像,得到的结果表明,相较于现有的 D-MAD 技术,检测准确率提高了 10% 以上。
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a year ago
利用小波散射网络检测差异性新生儿面孔变形攻击
通过使用小波散射网络(WSN)提出了一种基于参考的 / 差分变形攻击检测(MAD)方法来检测新生儿变形图像,验证结果表明比其他现有的 D-MAD 技术提高了超过 10%的检测精度。
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a year ago
IJCAI
AggPose:基于深度聚合视觉 Transformer 的婴儿姿势估计
本文提出了婴儿姿势数据集和基于注意力机制和多尺度融合的深度聚合视觉 Transformer,称为 AggPose,使用 COCO 姿势数据集预训练 AggPose,然后在我们新发布的大规模婴儿姿势估计数据集上运用该模型,结果显示 AggPo
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2 years ago
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