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ICCVMPI-Flow：学习多平面图像的真实光流
通过生成高度逼真的实际光流数据集，利用多平面图像构造新图像和准确对应的光流地图，以及独立的物体运动模块和深度感知修复模块，该研究论文在光流估计中取得了最先进的性能。
PDF10 months ago
IJCAI解决共现偏差问题：通过最小化互信息完成行人属性识别的属性分解
我们提出了属性分离特征学习方法，通过最小化互信息问题确保了属性之间的独立性，此方法在逼真的数据集上显著提高了性能，并成为最先进的方法。
PDFa year ago
FedScale：大规模联邦学习模型和系统性能基准测试
介绍了 FedScale，一种联邦学习测试套件，具有现实数据集和可扩展运行时，旨在支持可重复制的联邦学习研究，可以进行系统性测试以提高异构感知的联合优化能力。
PDF3 years ago
行人属性识别的再思考：具有高效方法的现实数据集
提出两个现实数据集 PETA 和 RAPv2，通过解决行人属性识别中固有属性不平衡问题，提出高效方法进一步提高性能，实验证明该方法优越性并取得最先进的性能。
PDF4 years ago
CVPRNH-HAZE: 具有非均质模糊和无模糊图像的图像去雾基准测试
本研究提供了第一个包含非均一雾的真实数据集（NH-HAZE），用于对单幅图像去雾方法的客观评估。研究人员使用专业的雾发生器模拟真实的雾霾情况，并对多种最先进的去雾方法进行了评估。
PDF4 years ago