142000自由焦点计数0Zenglin Shi，Pascal Mettes和Cees G.M.Snoek阿姆斯特丹大学...其次，我们提出了监督全局密度焦点，其中点注释与图像像素的比率在另一个分支中用于规范整体密度估计。为了辅助密度估计和来自分割
142000自由焦点计数0Zenglin Shi，Pascal Mettes和Cees G.M.Snoek阿姆斯特丹大学...其次，我们提出了监督全局密度焦点，其中点注释与图像像素的比率在另一个分支中用于规范整体密度估计。为了辅助密度估计和来自分割
6142点监督马志恒1 *邢伟1 * 洪晓鹏1，2†龚义宏11西安交通大学电子与信息工程学院2鹏程实验室[email protected]@gmail.com摘要在人群计数数据集中，每个人都由一个点注释任务是...
基于形态学处理和分水岭变换实现图像中前景目标分割及目标计数，以黄豆图像为例。 实现步骤如下： 一、读取图像并将图像灰度化 二、利用OTSU自适应阈值算法将灰度图像二值化处理后并取反运算 三、对二值图像进行形态...
1基于图像级监督的Hisham Cholakkal1孙国磊1法赫德ShahbazKhan1，2凌少11阿联酋...现有的图像级监督的共同对象计数方法仅预测全局对象计数，并依赖于额外的实例级监督人数：11（11）人：3（3）刀：1（1） 主席：1
一次性预测高因此，我们提出了一种用于生成高分辨率密度图的两分支CNN架构，其中第一分支生成低分辨率密度图，并且第二分支将来自第一分支的低分辨率预测和特征图合并以生成高分辨率密度图。我们还提出了一个多阶段...
1130用于人群计数的自适应密度图生成Jia Wan和Antoni Chan香港城市大学计算机科学系网址：[email protected]，[email protected]摘要密度估计密度生成人群计数是计算机视觉中的一个重要课题由于其在监视系统中...
对低质量图像分割和计数，以大米照片为例。
15570图像中带有部分注释的人群计数徐燕宇* 1、钟子明* 2、连东泽 *2、李静 *2、李正新 *2、徐新星 *高胜华†2，3，41IHPC，A*STAR，新加坡。{徐燕玉，xuxinx}@ ihpc.a-star.edu.sg2中国上海科技大学。{zhongzm，...
19013TransRAC：用于重复动作计数的胡华章1*，董思勋1*，赵益群1，连东泽1，2，李正新1<$，高盛华1，3，4<$1上海科技大学2新加坡国立大学3上海市智能视觉与成像4上海市节能与定制AI IC工程研究中心{huhzh，dongsx，v...
通过利用在基于检测的方法中预测手关节的热图的优势，我们提出在不限于热图的分辨率的基于回归的框架中通过中间监督来使用密集特征图我们的密集特征图被精心设计来编码手的几何形状和局部关节与全局手之间的空间关系...
t.xiang，y.songsurrey.ac.uk}@www.example.com摘要预训练阶段微调阶段ImageNet预训练长期以来一直被细粒度基于草图的图像检索（FG-SBIR）社区认为是在本文中，我们提出了一种用于表示预训练的自监督替代方案。...
导致在特定领域或场景类型中专用的过度调优的方法基于图像级的方法对生成高质量类激活图（CAM）的过度此外，缺乏密集的注释需要增加网络复杂性的方法来获得额外的语义信息，通常通过多个阶段的训练和细化来完成在...
5744用于人群计数迪帕克·巴布·萨姆·希夫·苏里亚·R. VenkateshBabu印度科学研究所班加罗尔，印度[email protected]，gmail.com，[email protected]摘要我们提出了一种新的人群计数模型，将...
7542跨域群体计数的双层对齐算法龚申建1，张珊珊1，*，杨健1，戴登新2，Bernt Schiele21中国科学院高维信息南京理工大学计算机科学与工程学院图像与视频理解社会保障江苏省重点实验室2MPI信息学{shenjianong，...
5776自监督单眼深度估计：解决边肥问题陈星宇1张若南1姜继1王艳1李戈1托马斯.李玉1，2，31北京大学电子与计算机工程学院2北京大学信息技术高级研究院3北京大学信息技术研发创新中心@ [email protected]...
26970涂鸦监督的LiDAR语义分割0Ozan Unal 1 Dengxin Dai 1, 2 Luc Van Gool 1, 301 ETH Zurich，2 MPI for Informatics，3 KU Leuven0{ ozan.unal，dai，vangool } @vision.ee.ethz.ch0摘要0...
余刚2，沈建新1，齐东联11浙江大学电气工程学院，2美谷科技股份有限公司{xichen zju，J X Shen，qidl}@ zju.edu.cn，{lizuoxin，yuanye，yugang}@ megvii.com摘要在这项工作中，我们解决了半监督视频对象分割（VOS）...
密集人群中的成分损失计数、密度Haroon Idrees1、Muhmmad Tayyab5、Kishan Athrey5、DongZhang2、Somaya Al-Maadeed3、Nasir Rajpoot4和Mubarak Shah51卡内基梅隆大学2NVIDIA Inc.3卡塔尔大学4英国华威大学计算机...
我们提出了一种新的方法，包括两个主要部分：生成问题图表示和回答过程，由问题图的抽象结构引导以调用可扩展的可视估计器集合。训练是针对语言部分和视觉部分本身执行的，但与现有方案不同，该方法不需要使用具有...
10600递归级联网络用于无监督医学图像配准赵胜宇2，3董跃2张义超3徐岩1，3张1北京航空航天大学生物科学与医学工程学院和北京2清华大学3微软研究院...整个系统是端到端的，以无监督的方式联合训练。此外，通过递
6133基于网格编解码器网络姜晓龙1人，肖泽浩1人，张宝昌3人，甄贤通4人，曹贤斌1，2人，David Doermann5人，邵凌4人1北京航空航天大学电子信息工程学院2近空间信息系统先进技术重点实验室（北京航空航天大学），中国...
1自我监督的共同部分分割Wei-Chih Hung1*，Varun Jampani2，Sifei Liu2，Pavlo Molchanov2，Ming-Hsuan Yang1，and JanKautz21UC Merced2 NVIDIA图1：对变化的稳健性。SCOPS在不同类型的图像集合上获得的样本部分...
2199C-MIL：弱监督目标检测的连续多实例学习FangWan，WeiKe， Xiangyang JiYi，Xiaojiaoand QixiangYe†中国科学院大学，中国中国北京清华大学 §中国深圳鹏程实验室{wanfang13，liuchang615，kewei11}@ mails.ucas....
19140基于合成车辆Qing Liu1*...在本文中，我们提出了通过无监督域自适应（UDA）从合成数据中学习部分分割的想法我们首先介绍UDA-Part，这是一个全面的车辆部件分割数据集，可以作为UDA1的适当基准。在UDA-Part中，我们
探索弱监督预训练的局限性Dhruv Mahajan Ross Girshick Vignesh Ramanathan Kaiming He ManoharPaluri Yixuan Li Ashwin Bharambe Laurens van der MaatenFacebook抽象。用于各种任务的最先进的视觉感知模型依赖于有...
基于几何的训练目标-对象质心估计（OCE）和相对位置估计（RPE）。在本节中，我们将描述这些SR任务。3.1. 前处理像素坐标归一化。我们将两个维度的像素坐标归一化为范围[0，1]。例如，对于大小为H×W的图像，
智能系统与应用16（2022）200126短通信基于深度学习的点和小球分割，使用piX el和基于斑点的指标进行评估☆阿南德·KNambisana，Norsang Lama a，Thanh Phan a，Samantha Swinfard a，BinitaLama a， Colin Smithb，...
空间金字塔池化模块或编码-解码器结构用于深度神经网络中用于语义分割任务。前一种网络能够通过以多速率和多个有效视场利用滤波器或池化操作探测传入特征来编码多尺度上下文信息，而后一种网络可以通过逐渐恢复空间...
1822Quad-networks：无监督学习排名用于兴趣点检测Nikolay Savinov1，Akihito Seki2，1苏黎世联邦理工学院计算机科学系，2东芝公司，3微软{nikolay.savinov，ladickyl，sattlert，marc.pollefeys}@inf.ethz.ch，...
1104带噪声监督的图对齐裴世超阿卜杜拉国王科技大学Thuwal，沙特阿拉伯shichao. kaust.edu.sa中国山东济南大学于国贤[email protected]摘要近年来，图对齐在网络任务中的应用越来越受到关注，如知识图整合和社交网络...