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CVPR
双向传播网络用于深度补全
通过双边传播网络（BP-Net）和多模态融合与深度精炼的多尺度框架，我们的方法在室内和室外场景上表现出色，在 NYUv2 数据集上实现了 SOTA，并在 KITTI 深度完成基准上排名第一。
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3 months ago
CVPR
通过人物属性预测学习群体活动特征
该研究提出了组活动特征（GAF）学习，通过人物属性预测无需群体活动注释来学习多人活动的特征；结合端到端训练方式，将 GAF 用于预测群体中人物属性，从而作为多人活动的特征；通过引入基于位置的属性预测，能够正确提取每个目标人物的复杂 GAF
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4 months ago
AAAI
跨协变量步态识别：基准测试
本文描述了一个 20 个月的工作，收集了一个具有交叉共变量的步态识别数据集，提出了基于解析数据的步态识别方法 ParsingGait，通过广泛的实验证明了交叉共变量对步态识别的挑战，并揭示了现有方法在此数据集上的精度低于 43% 的紧迫性。
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6 months ago
ECCV
SPE-Net: 通过提高旋转鲁棒性增强点云分析
本文提出了一种针对三维点云的新型深度架构，称为 SPE-Net，使用内嵌 “选择性位置编码（SPE）” 程序，依靠注意机制有效地关注输入的旋转条件，从而提高优化的性能和鲁棒性，并且相对于 SOTA 方法在旋转和非旋转的数据上都显示出明显的改
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2 years ago
ECCV
图像恢复的简单基线
本篇论文提出了一种不需要非线性激活函数的图像恢复模型 NAFNet，其计算效率比现有 SOTA 方法高，且在多个挑战认可的基准测试中获得了最佳结果。
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2 years ago
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