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IJCAI
WiCo：自下而上与自上而下参考图像分割的双赢合作
我们提出一种名为 Win-win Cooperation 的方法，通过相互弥补的方式，结合了两种主要的图像分割方法 - 自顶向下和自底向上方法，从而在三个常见数据集上实现了显著提高。
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a year ago
开放世界实例分割：自上而下的学习与自下而上的监督
本研究提出了一种新的开放世界实例分割方法，称为自下而上和自上而下的开放世界分割（UDOS），它将经典的自下而上分割算法与自上而下的学习框架相结合。UDOS 通过从自下而上的分割中获得的弱监督训练自上而下的网络来预测目标的部分遮罩，并使用亲和
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a year ago
IJCAI
结构引导的车道线检测
本文提出了一个基于深度学习和结构引导的车道检测框架，采用实例分割表示车道，使用自上而下的消失点引导机制，并引入多层结构约束，在公开基准数据集上表现优于现有方法。
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3 years ago
用于人体姿态估计的叠层沙漏网络
该研究提出了一种新的卷积神经网络架构来进行人体姿势估计，采用自下而上、自上而下的处理方式及中间监督来提高网络的性能，在 FLIC 和 MPII 基准测试中取得了最先进的成果，并以堆叠沙漏网络总结了该架构的步骤。
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8 years ago
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