计算机视觉每日论文速递[06.21]

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cs.CV 方向，今日共计34篇

[检测分类相关]：

【1】 Deep-Learning-Based Aerial Image Classification for Emergency Response Applications Using Unmanned Aerial Vehicles
基于深度学习的无人机应急应用航空图像分类
作者： Christos Kyrkou, Theocharis Theocharides
备注：CVPR International Workshop on Computer Vision for UAVs (UAVision2019), 16 June 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08716

【2】 vireoJD-MM at Activity Detection in Extended Videos
VireoJD-MM在扩展视频中的活动检测
作者： Fuchen Long, Chong-Wah Ngo
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08547

【3】 GAN-Knowledge Distillation for one-stage Object Detection
一级目标检测的GaN知识精馏算法
作者： Wei Hong, Jingke Yu
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08467

【4】 Nested Network with Two-Stream Pyramid for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images
基于双流金字塔的嵌套网络在光学遥感图像突出目标检测中的应用
作者： Chongyi Li, Sam Kwong
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08462

【5】 Improving the robustness of ImageNet classifiers using elements of human visual cognition
利用人类视觉认知元素提高ImageNet分类器的鲁棒性
作者： A. Emin Orhan, Brenden M. Lake
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08416

【6】 Light Field Saliency Detection with Deep Convolutional Networks
基于深卷积网络的光场显著性检测
作者： Jun Zhang, Meng Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08331

【7】 We Need No Pixels: Video Manipulation Detection Using Stream Descriptors
我们不需要像素：使用流描述符的视频操纵检测
作者： David Güera, Edward J. Delp
备注：7 pages, 6 figures, presented at the ICML 2019 Worksop on Synthetic Realities: Deep Learning for Detecting AudioVisual Fakes
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08743

【8】 Clustering and Classification Networks
聚类和分类网络
作者： Jin-mo Choi
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08714

【9】 2D Linear Time-Variant Controller for Human's Intention Detection for Reach-to-Grasp Trajectories in Novel Scenes
二维线性时变控制器用于新场景中到达抓取轨迹的人的意图检测
作者： Claudio Zito, Rustam Stolkin
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08380

[分割/语义相关]：

【1】 3D Instance Segmentation via Multi-task Metric Learning
基于多任务度量学习的三维实例分割
作者： Jean Lahoud, Martin R. Oswald
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08650

【2】 BGrowth: an efficient approach for the segmentation of vertebral compression fractures in magnetic resonance imaging
BGrowth：磁共振成像中椎体压缩骨折分割的一种有效方法
作者： Jonathan S. Ramos, Agma J. M. Traina
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08620

【3】 PointNLM: Point Nonlocal-Means for vegetation segmentation based on middle echo point clouds
基于中回波点云的点非局部植被分割方法
作者： Jonathan Li, Cheng Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08476

【4】 A Segmentation-Oriented Inter-Class Transfer Method: Application to Retinal Vessel Segmentation
一种面向分割的类间传递方法在视网膜血管分割中的应用
作者： Chengzhi Shi, Dali Chen
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08501

[GAN/对抗式/生成式相关]：

【1】 Adversarial Regularization for Visual Question Answering: Strengths, Shortcomings, and Side Effects
视觉问答的对抗性正规化：优点、缺点和副作用
作者： Gabriel Grand, Yonatan Belinkov
备注：In Proceedings of the 2nd Workshop on Shortcomings in Vision and Language (SiVL) at NAACL-HLT 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08430

[行为/时空/光流/姿态/运动]：

【1】 Predicting Motion of Vulnerable Road Users using High-Definition Maps and Efficient ConvNets
利用高清晰度地图和高效ConvNet预测易受攻击道路使用者的运动
作者： Fang-Chieh Chou, Nemanja Djuric
备注：Shortened version accepted at the workshop on 'Machine Learning for Intelligent Transportation Systems' at Conference on Neural Information Processing Systems (MLITS), Montreal, Canada, 2018
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08469

[跟踪相关]：

【1】 Performance Evaluation Methodology for Long-Term Visual Object Tracking
长期视觉目标跟踪的性能评价方法
作者： Alan Lukežič, Matej Kristan
备注：Submitted to a journal on June 2018. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1804.07056
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08675

[裁剪/量化/加速相关]：

【1】 An Improved Trade-off Between Accuracy and Complexity with Progressive Gradient Pruning
一种改进的渐进式梯度修剪算法在精度和复杂度之间的权衡
作者： Le Thanh Nguyen-Meidine, Louis-Antoine Blais-Morin
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08746

【2】 Reversible Privacy Preservation using Multi-level Encryption and Compressive Sensing
基于多级加密和压缩感知的可逆隐私保护
作者： Mehmet Yamac, Moncef Gabbouj
备注：5 pages, submitted/accepted, EUSIPCO 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08713

[Re-id相关]：

【1】 A Strong Baseline and Batch Normalization Neck for Deep Person Re-identification
深部人再识别的强基线和批量归一化颈部
作者： Hao Luo, Jianyang Gu
备注：This is the submitted journal version of the oral paper [arXiv:1903.07071] in CVPRW'19. Code are avaliable at: this https URL
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08332

[其他]：

【1】 Human \textit{vs} Machine Attention in Neural Networks: A Comparative Study
人工神经网络中的机器注意：一项比较研究
作者： Qiuxia Lai, Ling Shao
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08764

【2】 Algorithmic Guarantees for Inverse Imaging with Untrained Network Priors
无训练网络先验逆成像的算法保证
作者： Gauri Jagatap, Chinmay Hegde
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08763

【3】 Let's Take This Online: Adapting Scene Coordinate Regression Network Predictions for Online RGB-D Camera Relocalisation
让我们在线查看：为在线RGB-D相机重新定位调整场景坐标回归网络预测
作者： Tommaso Cavallari, Stuart Golodetz
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08744

【4】 Homogeneous Vector Capsules Enable Adaptive Gradient Descent in Convolutional Neural Networks
均匀矢量胶囊支持卷积神经网络中的自适应梯度下降
作者： Adam Byerly, Tatiana Kalganova
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08676

【5】 Learning Generalized Transformation Equivariant Representations via Autoencoding Transformations
通过自动编码变换学习广义变换等变表示
作者： Guo-Jun Qi
备注：arXiv admin note: text overlap with arXiv:1903.10863
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08628

【6】 Companion Surface of Danger Cylinder and its Role in Solution Variation of P3P Problem
危险圆柱体的伴面及其在P3P问题解变化中的作用
作者： Bo wang, Caixia Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08598

【7】 Pattern Spotting in Historical Documents Using Convolutional Models
基于卷积模型的历史文献模式识别
作者： Ignacio Úbeda, Laurent Heutte
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08580

【8】 From Zero-Shot Learning to Cold-Start Recommendation
从零启动学习到冷启动推荐
作者： v Li, Zi Huang
备注：Accepted to AAAI 2019. Codes are available at this https URL
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08511

【9】 Multiple-Identity Image Attacks Against Face-based Identity Verification
基于人脸的身份验证的多身份图像攻击
作者： Jerone T. A. Andrews, Lewis D. Griffin
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08507

【10】 Learning the Sampling Pattern for MRI
MRI采样模式的学习
作者： Ferdia Sherry, Matthias J. Ehrhardt
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08754

【11】 The Limited Multi-Label Projection Layer
有限多标签投影层
作者： Brandon Amos, J. Zico Kolter
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08707

【12】 Back to Simplicity: How to Train Accurate BNNs from Scratch?
返回简单性：如何从头开始训练准确的BNN？
作者： Joseph Bethge, Christoph Meinel
备注：Supplementary Material can be found this https URL arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1812.01965
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08637

【13】 Efficient two step optimization for large embedded deformation graph based SLAM
基于SLAM的大型嵌入变形图的有效两步优化
作者： Jingwei Song, Rong Xiong
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08477

【14】 SwiftNet: Using Graph Propagation as Meta-knowledge to Search HighlyvRepresentative Neural Architectures
SwiftNet：利用图的传播作为元知识搜索高代表性的神经结构
作者： Hsin-Pai (Dave) Cheng, Yiran Chen
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08305

【15】 Training on test data: Removing near duplicates in Fashion-MNIST
测试数据培训：消除时尚中的近乎重复项-MNIST
作者： Christopher Geier
链接：https://arxiv.org/abs/1906.08255

翻译：腾讯翻译君