计算机视觉每日论文速递[07.09]

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cs.CV 方向，今日共计46篇

[检测分类相关]：

【1】 Part-A^2 Net: 3D Part-Aware and Aggregation Neural Network for Object Detection from Point Cloud
Part-A^2 Net：用于点云目标检测的3D局部感知聚合神经网络
作者： Shaoshuai Shi, Hongsheng Li
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03670

【2】 A unified neural network for object detection, multiple object tracking and vehicle re-identification
一种用于目标检测、多目标跟踪和车辆再识别的统一神经网络
作者： Yuhao Xu, Jiakui Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03465

【3】 Skin Lesion Analyser: An Efficient Seven-Way Multi-Class Skin Cancer Classification Using MobileNet
皮肤病变分析仪：一种高效的基于MobileNet的七向多类皮肤癌分类方法
作者： Saket S. Chaturvedi, Prakash. S. Prasad
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03220

【4】 Revisiting Metric Learning for Few-Shot Image Classification
重新审视度量学习在少镜头图像分类中的应用
作者： Xiaomeng Li, Pheng-Ann Heng
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03123

[分割/语义相关]：

【1】 Unified Attentional Generative Adversarial Network for Brain Tumor Segmentation From Multimodal Unpaired Images
基于统一注意生成对抗网络的多模态非配对图像脑肿瘤分割
作者： Wenguang Yuan, Tolga Tasdizen
备注：9 pages, 4 figures, Accepted by MICCAI2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03548

【2】 Assessing Reliability and Challenges of Uncertainty Estimations for Medical Image Segmentation
医学图像分割不确定度估计的可靠性评估和挑战
作者： Alain Jungo, Mauricio Reyes
备注：Appears in Medical Image Computing and Computer Assisted Interventions (MICCAI), 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03338

【3】 Learning joint lesion and tissue segmentation from task-specific hetero-modal datasets
从任务特定的异模数据集中学习关节病变和组织分割
作者： Reuben Dorent, Tom Vercauteren
备注：Accepted as an oral presentation at MIDL 2019 this http URL
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03327

【4】 Spacetime Graph Optimization for Video Object Segmentation
视频对象分割的时空图优化
作者： Emanuela Haller, Marius Leordeanu
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03326

【5】 SAN: Scale-Aware Network for Semantic Segmentation of High-Resolution Aerial Images
SAN：用于高分辨率航空图像语义分割的尺度感知网络
作者： Jingbo Lin, Houbing Song
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03089

【6】 Deep Learning-Based Semantic Segmentation of Microscale Objects
基于深度学习的微尺度对象语义分割
作者： Ekta U. Samani, Ashis G. Banerjee
备注：A condensed version of the paper is published in the Proceedings of the 2019 International Conference on Manipulation, Automation and Robotics at Small Scales
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03576

[GAN/对抗式/生成式相关]：

【1】 Correlation via synthesis: end-to-end nodule image generation and radiogenomic map learning based on generative adversarial network
通过合成进行相关性：基于生成性对抗性网络的端到端结节图像生成和放射基因组图学习
作者： Ziyue Xu, Daguang Xu
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03728

【2】 Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph Attention Networks
Social-BiGAT：使用Bicycle-gan和Graph注意力网络进行多模态轨迹预测
作者： Vineet Kosaraju, Silvio Savarese
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03395

【3】 Dual Adversarial Learning with Attention Mechanism for Fine-grained Medical Image Synthesis
具有注意机制的双对偶对抗学习在精细医学图像合成中的应用
作者： Dong Nie, Dinggang Shen
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03297

[行为/时空/光流/姿态/运动]：

【1】 Linking Art through Human Poses
通过人体姿势链接艺术
作者： Tomas Jenicek, Ondřej Chum
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03537

【2】 A Deep Learning Approach for Real-Time 3D Human Action Recognition from Skeletal Data
一种从骨骼数据中实时识别三维人体动作的深度学习方法
作者： Huy Hieu Pham, Sergio A Velastin
备注：Accepted by the 16th International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03520

【3】 Multimodal Fusion with Deep Neural Networks for Audio-Video Emotion Recognition
基于深度神经网络的多模态融合在音视频情感识别中的应用
作者： Juan D. S. Ortega, Alessandro L. Koerich
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03196

[半/弱/无监督相关]：

【1】 Unsupervised Domain Alignment to Mitigate Low Level Dataset Biases
无监督的域对齐以减轻低级别数据集偏差
作者： Kirthi Shankar Sivamani
备注：10 pages, 4 figures, 6 tables, submitted to ICAAI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03644

【2】 Data Distillation, Face-Related Tasks, Multi Task Learning, Semi-Supervised Learning
数据提取，脸部相关任务，多任务学习，半监督学习
作者： Sepidehsadat Hosseini, Nam Ik Cho
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03402

【3】 Unsupervised cycle-consistent deformation for shape matching
用于形状匹配的无监督循环一致变形
作者： Thibault Groueix, Mathieu Aubry
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03165

[跟踪相关]：

【1】 TrackNet: A Deep Learning Network for Tracking High-speed and Tiny Objects in Sports Applications
TrackNet：一个用于跟踪运动应用中的高速和微小对象的深度学习网络
作者： Yu-Chuan Huang, Wen-Chih Peng
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03698

[Re-id相关]：
【1】 A Novel Teacher-Student Learning Framework For Occluded Person Re-Identification
一种新的用于阻塞者重新识别的师生学习框架
作者： Jiaxuan Zhuo, Peijia Chen
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03253

[其他视频相关]：

【1】 Video Question Generation via Cross-Modal Self-Attention Networks Learning
基于跨模态自我注意网络学习的视频问题生成
作者： Yu-Siang Wang, Winston Hsu
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03049

[其他]：

【1】 Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning
点体素CNN用于高效的3D深度学习
作者： Zhijian Liu, Song Han
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03739

【2】 Variational Context: Exploiting Visual and Textual Context for Grounding Referring Expressions
变化语境：利用视觉和文本语境为指称表达式奠定基础
作者： Yulei Niu, Shih-Fu Chang
备注：Accepted as regular paper in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI). Substantial text overlap with arXiv:1712.01892
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03609

【3】 Perceptual representations of structural information in images: application to quality assessment of synthesized view in FTV scenario
图像中结构信息的知觉表示：在FTV场景中综合视图质量评估中的应用
作者： Ling suiyi, Wang Junle
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03448

【4】 Bootstrap Model Ensemble and Rank Loss for Engagement Intensity Regression
用于接合强度回归的Bootstrap模型集合和秩损失
作者： Kai Wang, Yu Qiao
备注：This paper is about EmotiW 2019 engagement intensity regression challenge
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03422

【5】 Facial Makeup Transfer Combining Illumination Transfer
结合光照转移的面部化妆转移
作者： Xin Jin, Xiaokun Zhang
备注：IEEE Access, conference short version: ISAIR2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03398

【6】 Learning Structural Graph Layouts and 3D Shapes for Long Span Bridges 3D Reconstruction
大跨度桥梁三维重建中结构图布局和三维形状的学习
作者： Fangqiao Hu, Hui Li
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03387

【7】 ELF: Embedded Localisation of Features in pre-trained CNN
精灵：在预先训练的CNN中嵌入特征的本地化
作者： Assia Benbihi, Cédric Pradalier
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03261

【8】 Tree-gated Deep Regressor Ensemble For Face Alignment In The Wild
用于野外人脸对齐的树门控深度回归集成
作者： Estephe Arnaud, Kevin Bailly
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03248

【9】 ASCNet: Adaptive-Scale Convolutional Neural Networks for Multi-Scale Feature Learning
ASCNet：用于多尺度特征学习的自适应尺度卷积神经网络
作者： Mo Zhang, Quanzheng Li
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03241

【10】 FCN: Fully Channel-Concatenated Network for Single Image Super-Resolution
FCN：用于单图像超分辨率的全通道级联网络
作者： Xiaole Zhao, Xueming Zou
备注：19 pages, 14 figures and 5 tables
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03221

【11】 Multi-level Wavelet Convolutional Neural Networks
多级小波卷积神经网络
作者： Pengju Liu, Wangmeng Zuo
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03128

【12】 Fast Universal Style Transfer for Artistic and Photorealistic Rendering
用于艺术和照片真实感渲染的快速通用样式转换
作者： Jie An, Jinwen Ma
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03118

【13】 Bilevel Integrative Optimization for Ill-posed Inverse Problems
不适定反问题的两层综合优化
作者： Risheng Liu, Jin Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03083

【14】 AMD Severity Prediction And Explainability Using Image Registration And Deep Embedded Clustering
利用图像配准和深度嵌入聚类的AMD严重性预测和可解释性
作者： Dwarikanath Mahapatra
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03075

【15】 Deep Learning for Fine-Grained Image Analysis: A Survey
用于细粒度图像分析的深度学习：综述
作者： Xiu-Shen Wei, Quan Cui
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03069

【16】 Dependency-aware Attention Control for Unconstrained Face Recognition with Image Sets
基于依赖感知的图像集无约束人脸识别注意控制
作者： Xiaofeng Liu, Jane You
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03030

【17】 Blind Universal Bayesian Image Denoising with Gaussian Noise Level Learning
基于高斯噪声水平学习的盲泛贝叶斯图像去噪
作者： Majed El Helou, Sabine Susstrunk
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03029

【18】 Embodied Vision-and-Language Navigation with Dynamic Convolutional Filters
具有动态卷积滤波器的具体化视觉和语言导航
作者： Federico Landi, Rita Cucchiara
备注：BMVC 2019 (Oral)
链接：https://arxiv.org/abs/1907.02985

【19】 Prediction of Soil Moisture Content Based On Satellite Data and Sequence-to-Sequence Networks
基于卫星数据和Sequence-to-Sequence网络的土壤含水量预测
作者： Natalia Efremova, Gleb Antipov
备注：Presented on NeurIPS 2018 WiML workshop
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03697

【20】 Segway DRIVE Benchmark: Place Recognition and SLAM Data Collected by A Fleet of Delivery Robots
Segway驱动基准：地点识别和SLAM数据由交付机器人车队收集
作者： Jianzhu Huai, Zichong Chen
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03424

【21】 Travel Time Estimation without Road Networks: An Urban Morphological Layout Representation Approach
无路网的出行时间估算：一种城市形态布局表示方法
作者： Wuwei Lan, Bin Zhao
备注：Accepted at IJCAI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03381

【22】 Adaptive Weighting Depth-variant Deconvolution of Fluorescence Microscopy Images with Convolutional Neural Network
基于卷积神经网络的荧光显微图像自适应加权深度可变反褶积
作者： Da He, Sung-Liang Chen
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03217

【23】 Regularizing linear inverse problems with convolutional neural networks
用卷积神经网络正则化线性反问题
作者： Reinhard Heckel
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03100

【24】 Generative Counterfactual Introspection for Explainable Deep Learning
可解释深度学习的生成性反事实反思
作者： Shusen Liu, Yong Han
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03077