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cs.CV 方向，今日共计45篇
[检测分类相关]：
【1】 Two-Stream Video Classification with Cross-Modality Attention
具有跨模态注意的双流视频分类
作者： Lu Chi, Qi Tian
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00497
【2】 ScarfNet: Multi-scale Features with Deeply Fused and Redistributed Semantics for Enhanced Object Detection
ScarfNet：具有深度融合和重新分布语义的多尺度特征，用于增强的对象检测
作者： Jin Hyeok Yoo, Jun Won Choi
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00328
【3】 Simultaneous Iris and Periocular Region Detection Using Coarse Annotations
使用粗略标注同时检测虹膜和眼周区域
作者： Diego R. Lucio, David Menotti
备注：Accepted for presentation at the Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00069
【4】 DEDUCE: Diverse scEne Detection methods in Unseen Challenging Environments
演绎：在不可见的具有挑战性的环境中使用不同的场景检测方法
作者： Anwesan Pal, Henrik I. Christensen
备注：Paper accepted at IROS'19
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00191
[分割/语义相关]：
【1】 A Unified Point-Based Framework for 3D Segmentation
一种基于点的统一三维分割框架
作者： Hungyueh Chiang, Winston H. Hsu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00478
【2】 Learning Densities in Feature Space for Reliable Segmentation of Indoor Scenes
用于室内场景可靠分割的特征空间学习密度
作者： Nicolas Marchal, Abel Gawel
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00448
【3】 Cascaded Context Pyramid for Full-Resolution 3D Semantic Scene Completion
用于全分辨率3D语义场景完成的层叠上下文金字塔
作者： Pingping Zhang, Xiaoyun Yang
备注：This work has been accepted as an Oral presentation at ICCV2019, including 10 pages, 6 figures and 6 tables
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00382
[GAN/对抗式/生成式相关]：
【1】 GANs 'N Lungs: improving pneumonia prediction
甘氏N肺：改善肺炎预测
作者： Tatiana Malygina, Ivan Drokin
备注：Accepted as an extended abstract for MIDL 2019 [arXiv:1907.08612]
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00433
[行为/时空/光流/姿态/运动]：
【1】 Multi-path Learning for Object Pose Estimation Across Domains
跨域目标姿态估计的多路径学习
作者： Martin Sundermeyer, Rudolph Triebel
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00151
【2】 Deep Non-Rigid Structure from Motion
来自运动的深层非刚体结构
作者： Chen Kong, Simon Lucey
备注：Oral Paper in ICCV 2019. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1902.10840, arXiv:1907.13123
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00052
[半/弱/无监督相关]：
【1】 Pseudo-Labeling Curriculum for Unsupervised Domain Adaptation
用于无监督领域适应的伪标记课程
作者： Jaehoon Choi, Changick Kim
备注：Accepted to British Machine Vision Conference (BMVC) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00262
[Re-id相关]：
【1】 Learning to Adapt Invariance in Memory for Person Re-identification
学习适应记忆中的不变性以重新识别个人
作者： Zhun Zhong, Yi Yang
备注：Extension of conference version: arXiv:1904.01990
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00485
[视频理解VQA/caption等]：
【1】 ShapeCaptioner: Generative Caption Network for 3D Shapes by Learning a Mapping from Parts Detected in Multiple Views to Sentences
通过学习从在多个视图中检测到的部件到句子的映射来生成3D形状的字幕网络
作者： Zhizhong Han, Matthias Zwicker
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00120
【2】 Image Captioning with Unseen Objects
使用未见对象的图像字幕
作者： Berkan Demirel, Nazli Ikizler-Cinbis
备注：To appear in British Machine Vision Conference (BMVC) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00047
[数据集dataset]：
【1】 DIODE: A Dense Indoor and Outdoor DEpth Dataset
二极管：密集的室内外深度数据集
作者： Igor Vasiljevic, Gregory Shakhnarovich
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00463
【2】 Structured3D: A Large Photo-realistic Dataset for Structured 3D Modeling
结构化3D：用于结构化3D建模的大型照片真实感数据集
作者： Jia Zheng, Zihan Zhou
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00222
[其他视频相关]：
【1】 Quality Assessment of In-the-Wild Videos
野外视频质量评估
作者： Dingquan Li, Ming Jiang
备注：9 pages, 7 figures, 4 tables. ACM Multimedia 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00375
[其他]：
【1】 A Survey on Deep Learning of Small Sample in Biomedical Image Analysis
生物医学图像分析中小样本深度学习综述
作者： Pengyi Zhang, Xiaoqiong Li
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00473
【2】 Moulding Humans: Non-parametric 3D Human Shape Estimation from Single Images
模塑人体：基于单图像的非参数3D人体形状估计
作者： Valentin Gabeur, Gregory Rogez
备注：Accepted at ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00439
【3】 Extract and Merge: Merging extracted humans from different images utilizing Mask R-CNN
提取和合并：利用MASK R-CNN将不同图像中提取的人类合并
作者： Asati Minkesh, Miyachi Taizo
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00398
【4】 Central Similarity Hashing via Hadamard matrix
通过Hadamard矩阵进行中心相似性散列
作者： Li Yuan, Jiashi Feng
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00347
【5】 Efficient Machine Learning for Large-Scale Urban Land-Use Forecasting in Sub-Saharan Africa
撒哈拉以南非洲大规模城市土地利用预测的高效机器学习
作者： Daniel Omeiza
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00340
【6】 Physical Cue based Depth-Sensing by Color Coding with Deaberration Network
基于物理线索的去像差网络颜色编码深度传感
作者： Nao Mishima, Shinsaku Hiura
备注：To appear in BMVC2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00329
【7】 Falls Prediction Based on Body Keypoints and Seq2Seq Architecture
基于Body关键点和Seq2Seq架构的跌倒预测
作者： Minjie Hua, Shiguo Lian
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00275
【8】 Content and Colour Distillation for Learning Image Translations with the Spatial Profile Loss
用于学习具有空间轮廓丢失的图像翻译的内容和颜色提取
作者： M. Saquib Sarfraz, Rainer Stiefelhagen
备注：BMVC 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00274
【9】 Pyramid Real Image Denoising Network
金字塔实像去噪网络
作者： Yiyun Zhao, Guodong Ju
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00273
【10】 Visual Place Recognition for Aerial Robotics: Exploring Accuracy-Computation Trade-off for Local Image Descriptors
航空机器人视觉位置识别：探索精度-局部图像描述符的计算权衡
作者： Bruno Ferrarini, Klaus D. McDonald-Maier
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00258
【11】 Convolutional Auto-encoding of Sentence Topics for Image Paragraph Generation
用于图像段落生成的句子主题卷积自动编码
作者： Jing Wang, Tao Mei
备注：IJCAI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00249
【12】 Generative Image Inpainting with Submanifold Alignment
子流形对齐的生成图像修复
作者： Ang Li, Kotagiri Ramamohanarao
备注：accepted by IJCAI2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00211
【13】 Single-Shot High Dynamic Range Imaging with Spatially Varying Exposures Considering Hue Distortion
考虑色调失真的空间变化曝光单次激发高动态范围成像
作者： Chihiro Go, Hitoshi Kiya
备注：To appear in 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00186
【14】 Scalable Place Recognition Under Appearance Change for Autonomous Driving
面向自主驾驶的外观变化下的可伸缩位置识别
作者： Anh-Dzung Doan, Ian Reid
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00178
【15】 Curiosity-driven Reinforcement Learning for Diverse Visual Paragraph Generation
兴趣驱动的强化学习在不同视觉段落生成中的应用
作者： Yadan Luo, Yang Yang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00169
【16】 3D Virtual Garment Modeling from RGB Images
基于RGB图像的三维虚拟服装建模
作者： Yi Xu, Hui Zhou
备注：9 pages; 9 figures; accepted to IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00114
【17】 Few-Shot Meta-Denoising
少炮元去噪
作者： Leslie Casas, Vasileios Belagiannis
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00111
【18】 OCT Fingerprints: Resilience to Presentation Attacks
OCT指纹：对演示攻击的恢复能力
作者： Tarang Chugh, Anil K. Jain
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00102
【19】 An Empirical Study of Batch Normalization and Group Normalization in Conditional Computation
条件计算中批归一化和组归一化的实证研究
作者： Vincent Michalski, Doina Precup
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00061
【20】 DROGON: A Causal Reasoning Framework for Future Trajectory Forecast
Drogon：未来轨迹预测的因果推理框架
作者： Chiho Choi, Srikanth Malla
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00024
【21】 Deep Sensor Fusion for Real-Time Odometry Estimation
用于实时里程计估计的深度传感器融合
作者： Michelle Valente, Arnaud de La Fortelle
备注：arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1902.08536
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00524
【22】 A Framework for Depth Estimation and Relative Localization of Ground Robots using Computer Vision
一种基于计算机视觉的地面机器人深度估计和相对定位框架
作者： Romulo T. Rodrigues, A. Pedro Aguiar
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00309
【23】 New Techniques for Graph Edit Distance Computation
图形编辑距离计算的新技术
作者： David B. Blumenthal
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00265
【24】 Deep Kinematic Models for Physically Realistic Prediction of Vehicle Trajectories
用于物理真实预测车辆轨迹的深层运动学模型
作者： Henggang Cui, Nemanja Djuric
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00219
【25】 Chainer: A Deep Learning Framework for Accelerating the Research Cycle
Chainer：加速研究周期的深度学习框架
作者： Seiya Tokui, Hiroyuki Yamazaki Vincent
备注：Accepted for Applied Data Science Track in KDD'19
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00213
【26】 Accelerating CNN Training by Sparsifying Activation Gradients
通过细化激活梯度加速CNN训练
作者： Xucheng Ye, Weisheng Zhao
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00173
【27】 Sublinear Subwindow Search
次线性子窗口搜索
作者： Max Reuter, Gheorghe-Teodor Bercea
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00140
【28】 Machine Learning at the Network Edge: A Survey
网络边缘的机器学习：综述
作者： M.G. Sarwar Murshed, Faraz Hussain链接：https://arxiv.org/abs/1908.00080
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