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cs.CV 方向，今日共计42篇
[检测分类相关]：
【1】 Towards High-Resolution Salient Object Detection
面向高分辨率凸起目标检测
作者： Yi Zeng, Huchuan Lu
备注：Accepted by ICCV2019. The HRSOD dataset is available at this https URL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07274
【2】 Human uncertainty makes classification more robust
人类的不确定性使分类更加健壮
作者： Joshua C. Peterson, Olga Russakovsky
备注：In Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07086
【3】 Endotracheal Tube Detection and Segmentation in Chest Radiographs using Synthetic Data
使用合成数据的胸片中气管内管的检测和分割
作者： Maayan Frid-Adar, Hayit Greenspan
备注：Accepted to MICCAI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07170
【4】 Learning Fixed Points in Generative Adversarial Networks: From Image-to-Image Translation to Disease Detection and Localization
生成对抗性网络中的学习不动点：从图像到图像的翻译到疾病检测和定位
作者： Md Mahfuzur Rahman Siddiquee, Jianming Liang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06965
[分割/语义相关]：
【1】 Learning Semantic-Specific Graph Representation for Multi-Label Image Recognition
用于多标签图像识别的学习语义特定图表示
作者： Tianshui Chen, Liang Lin
备注：accepted by ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07325
【2】 Unsupervised Multi-modal Style Transfer for Cardiac MR Segmentation
用于心脏MR分割的无监督多模态风格转换
作者： Chen Chen, Daniel Rueckert
备注：Accepted at STACOM 2019 held in conjunction with MICCAI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07344
[GAN/对抗式/生成式相关]：
【1】 RelGAN: Multi-Domain Image-to-Image Translation via Relative Attributes
RelGAN：通过相对属性实现多域图像到图像的转换
作者： Po-Wei Wu, Shih-Wei Liao
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07269
【2】 A Neural Virtual Anchor Synthesizer based on Seq2Seq and GAN Models
基于Seq2Seq和GaN模型的神经虚拟锚点合成器
作者： Zipeng Wang, Shiguo Lian
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07262
【3】 Boundless: Generative Adversarial Networks for Image Extension
无穷：用于图像扩展的生成性对抗性网络
作者： Piotr Teterwak, William T. Freeman
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07007
[行为/时空/光流/姿态/运动]：
【1】 Skeleton-based Gait Index Estimation with LSTMs
基于骨架的LSTM步态指数估计
作者： Trong Nguyen Nguyen, Jean Meunier
备注：2018 IEEE/ACIS 17th International Conference on Computer and Information Science (ICIS)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07416
【2】 Estimating skeleton-based gait abnormality index by sparse deep auto-encoder
利用稀疏深度自动编码器估计基于骨架的步态异常指数
作者： Trong Nguyen Nguyen, Jean Meunier
备注：2018 IEEE Seventh International Conference on Communications and Electronics (ICCE)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07415
【3】 ViSiL: Fine-grained Spatio-Temporal Video Similarity Learning
ViSiL：细粒度时空视频相似性学习
作者： Giorgos Kordopatis-Zilos, Ioannis Kompatsiaris
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07410
【4】 Human Mesh Recovery from Monocular Images via a Skeleton-disentangled Representation
通过骨架解缠表示从单目图像中恢复人体网格
作者： Sun Yu, Mei Tao
备注：Accepted by ICCV2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07172
【5】 Resolving 3D Human Pose Ambiguities with 3D Scene Constraints
利用3D场景约束解决3D人体姿态模糊性
作者： Mohamed Hassan, Michael J. Black
备注：To appear in ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06963
【6】 Autonomous, Monocular, Vision-Based Snake Robot Navigation and Traversal of Cluttered Environments using Rectilinear Gait Motion
自主，单目，基于视觉的蛇形机器人使用直线步态运动导航和穿越杂乱的环境
作者： Alexander H. Chang (1), Patricio A. Vela (1) ((1) Georgia Institute of Technology)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07101
[跟踪相关]：
【1】 An End-to-end Video Text Detector with Online Tracking
一种具有在线跟踪功能的端到端视频文本检测器
作者： Hongyuan Yu, Liang Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07135
[迁移学习/domain/主动学习/自适应]：
【1】 Customizing Student Networks From Heterogeneous Teachers via Adaptive Knowledge Amalgamation
通过自适应知识融合从异构教师定制学生网络
作者： Chengchao Shen, Mingli Song
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07121
[超分辨率]：
【1】 SROBB: Targeted Perceptual Loss for Single Image Super-Resolution
SROBB：针对单幅图像超分辨率的目标感知损失
作者： Mohammad Saeed Rad, Jean-Philippe Thiran
备注：ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07222
[点云]：
【1】 BoxNet: A Deep Learning Method for 2D Bounding Box Estimation from Bird's-Eye View Point Cloud
Boxnet：一种基于鸟眼视点云的2D包围盒估计深度学习方法
作者： Ehsan Nezhadarya, Bingbing Liu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07085
[深度depth相关]：
【1】 Human Gait Symmetry Assessment using a Depth Camera and Mirrors
利用深度相机和反射镜进行人体步态对称性评估
作者： Trong-Nguyen Nguyen, Jean Meunier
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07422
【2】 Assessment of gait normality using a depth camera and mirrors
使用深度照相机和镜子评估步态正常
作者： Trong Nguyen Nguyen, Jean Meunier
备注：2018 IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07418
[人脸相关]：
【1】 Make a Face: Towards Arbitrary High Fidelity Face Manipulation
做一张脸：走向任意高保真度的脸部操作
作者： Shengju Qian, Ran He
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07191
[3D/3D重建等相关]：
【1】 Probabilistic Reconstruction Networks for 3D Shape Inference from a Single Image
基于单幅图像的三维形状推断的概率重建网络
作者： Roman Klokov, Edmond Boyer
备注：Accepted as Oral at BMVC'19
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07475
【2】 Joint Embedding of 3D Scan and CAD Objects
3D扫描与CAD对象的联合嵌入
作者： Manuel Dahnert, Matthias Nießner
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06989
[其他视频相关]：
【1】 Proposal-free Temporal Moment Localization of a Natural-Language Query in Video using Guided Attention
使用引导注意的视频中自然语言查询的无建议时间矩定位
作者： Cristian Rodriguez Opazo, Stephen Gould
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07236
[其他]：
【1】 Image Synthesis From Reconfigurable Layout and Style
基于可重构布局和风格的图像合成
作者： Wei Sun, Tianfu Wu
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07500
【2】 Pix2Pose: Pixel-Wise Coordinate Regression of Objects for 6D Pose Estimation
Pix2Pose：用于6D姿态估计的对象的像素-Wise坐标回归
作者： Kiru Park, Markus Vincze
备注：Accepted at ICCV 2019 (Oral)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07433
【3】 Learning to Sit: Synthesizing Human-Chair Interactions via Hierarchical Control
学会坐下：通过分级控制合成人-椅互动
作者： Yu-Wei Chao, Jia Deng
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07423
【4】 Blind Image Deconvolution using Pretrained Generative Priors
利用预训练生成先验知识的盲图象解卷积
作者： Muhammad Asim, Ali Ahmed
备注：Accepted in BMVC 2019. Extended version of this paper can be found at arXiv:1802.04073
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07404
【5】 Consistent Scale Normalization for Object Recognition
目标识别的一致尺度归一化
作者： Zewen He, Wensheng Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07323
【6】 Three-D Safari: Learning to Estimate Zebra Pose, Shape, and Texture from Images "In the Wild"
三维野生动物园：学习从“野外”图像估计斑马姿势，形状和纹理
作者： Silvia Zuffi, Michael J. Black
备注：Accepted at ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07201
【7】 Zero-Shot Grounding of Objects from Natural Language Queries
自然语言查询中对象的零点扎根
作者： Arka Sadhu, Ram Nevatia
备注：ICCV19 oral, camera-ready version
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07129
【8】 360-Degree Textures of People in Clothing from a Single Image
从单个图像中获取服装中人的360度纹理
作者： Verica Lazova, Gerard Pons-Moll
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07117
【9】 Unpaired Image-to-Speech Synthesis with Multimodal Information Bottleneck
具有多模态信息瓶颈的非配对图像语音合成
作者： Shuang Ma, Yale Song
备注：ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07094
【10】 UprightNet: Geometry-Aware Camera Orientation Estimation from Single Images
UprightNet：基于单幅图像的几何感知相机方位估计
作者： Wenqi Xian, Noah Snavely
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07070
【11】 LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers
LXMERT：从变压器中学习跨模态编码器表示
作者： Hao Tan, Mohit Bansal
备注：EMNLP 2019 (12 pages)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07490
【12】 Playing magic tricks to deep neural networks untangles human deception
玩魔术让深层神经网络解开人类的欺骗
作者： Regina Zaghi-Lara, Alex Gomez-Marin
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07446
【13】 Cross-modal Zero-shot Hashing
跨模态零射散列
作者： Xuanwu Liu, Xiangliang Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07388
【14】 A Novel method for IDC Prediction in Breast Cancer Histopathology images using Deep Residual Neural Networks
一种利用深度残差神经网络预测乳腺癌组织病理学图像IDC的新方法
作者： Chandra Churh Chatterjee, Gopal Krishna
备注：Accepted at 2nd International Conference on Intelligent Communication and Computational Techniques,2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07362
【15】 n-MeRCI: A new Metric to Evaluate the Correlation Between Predictive Uncertainty and True Error
n-merci：一种评估预测不确定度与真实误差相关性的新度量
作者： Michel Moukari, Frédéric Jurie
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07253
【16】 StateLens: A Reverse Engineering Solution for Making Existing Dynamic Touchscreens Accessible
StateLens：使现有动态触摸屏可访问的逆向工程解决方案
作者： Anhong Guo, Jeffrey P. Bigham
备注：ACM UIST 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07144
【17】 Protecting Neural Networks with Hierarchical Random Switching: Towards Better Robustness-Accuracy Trade-off for Stochastic Defenses
用分层随机切换保护神经网络：走向更好的鲁棒性-随机防御的精确度权衡
作者： Xiao Wang, Peter Chin
备注：Published as Conference Paper @ IJCAI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07116
翻译：腾讯翻译君
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