计算机视觉每日论文速递[08.23]
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cs.CV 方向，今日共计39篇
[检测分类相关]：
【1】 EGNet:Edge Guidance Network for Salient Object Detection
EGNet：用于凸起目标检测的边缘引导网络
作者： Jia-Xing Zhao, Ming-Ming Cheng
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08297
【2】 Object detection on aerial imagery using CenterNet
基于Centernet的航空影像目标检测
作者： Dheeraj Reddy Pailla, Sai Saketh Chennamsetty
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08244
【3】 Multi-Stream Single Shot Spatial-Temporal Action Detection
多流单镜头时空动作检测
作者： Pengfei Zhang, Benyuan Liu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08178
【4】 Multiple instance dense connected convolution neural network for aerial image scene classification
航空影像场景分类的多实例稠密连接卷积神经网络
作者： Qi Bi, Kai Xu
备注：5 pages,3 figures, a conference paper accepted by IEEE ICIP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08156
【5】 Contour Detection in Cassini ISS images based on Hierarchical Extreme Learning Machine and Dense Conditional Random Field
基于分层极值学习机和稠密条件随机场的卡西尼ISS图像轮廓检测
作者： Xiqi Yang, Zhan Li
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08279
【6】 A CNN toolbox for skin cancer classification
CNN皮肤癌分类工具箱
作者： Fabrizio Nunnari, Daniel Sonntag
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08187
【7】 Building change detection based on multi-scale filtering and grid partition
基于多尺度滤波和网格划分的建筑物变化检测
作者： Qi Bi, Kai Xu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08164
【8】 Transferability and Hardness of Supervised Classification Tasks
监督分类任务的可移植性和硬度
作者： Anh T. Tran, Tal Hassner
备注：This paper is published at the International Conference on Computer Vision (ICCV) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08142
[分割/语义相关]：
【1】 Uncertainty-Guided Domain Alignment for Layer Segmentation in OCT Images
不确定导引的OCT图像层分割区域对齐方法
作者： Jiexiang Wang, Yefeng Zheng
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08242
【2】 Optimal input configuration of dynamic contrast enhanced MRI in convolutional neural networks for liver segmentation
用于肝脏分割的卷积神经网络动态增强MRI的最优输入配置
作者： Mariëlle J.A. Jansen, Josien P.W. Pluim
备注：Submitted to SPIE Medical Imaging 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08251
【3】 Boundary Aware Networks for Medical Image Segmentation
边界感知网络在医学图像分割中的应用
作者： Ali Hatamizadeh, Andriy Myronenko
备注：Accepted to Machine Learning in Medical Imaging (MLMI 2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08071
【4】 More unlabelled data or label more data? A study on semi-supervised laparoscopic image segmentation
更多未标记的数据或标记更多数据？半监督腹腔镜图像分割的研究
作者： Yunguan Fu, Yipeng Hu
备注：Accepted to MICCAI MIL3ID 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08035
[GAN/对抗式/生成式相关]：
【1】 Adversarial-Based Knowledge Distillation for Multi-Model Ensemble and Noisy Data Refinement
基于对抗性的多模型集成和噪声数据精化的知识提取
作者： Zhiqiang Shen, Marios Savvides
备注：This is an extended version of our previous conference paper arXiv:1812.02425
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08520
【2】 Saliency Methods for Explaining Adversarial Attacks
解释对抗攻击的显着性方法
作者： Jindong Gu, Volker Tresp
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08413
[行为/时空/光流/姿态/运动]：
【1】 Predicting Animation Skeletons for 3D Articulated Models via Volumetric Nets
基于体积网的3D关节模型动画骨架预测
作者： Zhan Xu, Karan Singh
备注：3DV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08506
【2】 Trajectory Space Factorization for Deep Video-Based 3D Human Pose Estimation
基于深度视频的三维人体姿态估计的轨迹空间分解
作者： Jiahao Lin, Gim Hee Lee
备注：13 pages, 5 figures. Accepted in BMVC 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08289
【3】 Pro-Cam SSfM: Projector-Camera System for Structure and Spectral Reflectance from Motion
Pro-CAM SSFM：用于结构和光谱反射比的投影仪-摄像机系统
作者： Chunyu Li, Masatoshi Okutomi
备注：Accepted by ICCV 2019. Project homepage: this http URL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08185
【4】 Motion correction of dynamic contrast enhanced MRI of the liver
肝脏动态增强MRI的运动校正
作者： Mariëlle J.A. Jansen, Josien P.W. Pluim
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08254
[半/弱/无监督相关]：
【1】 3C-Net: Category Count and Center Loss for Weakly-Supervised Action Localization
3C-NET：弱监督操作定位的类别计数和中心损失
作者： Sanath Narayan, Ling Shao
备注：To appear in ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08216
[视频理解VQA/caption等]：
【1】 Sequential Latent Spaces for Modeling the Intention During Diverse Image Captioning
用于不同图像字幕中意图建模的顺序潜在空间
作者： Jyoti Aneja, Alexander Schwing
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08529
[超分辨率]：
【1】 Progressive Face Super-Resolution via Attention to Facial Landmark
通过关注人脸地标的渐进式人脸超分辨率
作者： Deokyun Kim, Dae-Shik Kim
备注：BMVC 2019 Accepted
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08239
[点云]：
【1】 Globally optimal registration of noisy point clouds
噪声点云的全局最优配准
作者： Rangaprasad Arun Srivatsan, Howie Choset
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08162
[深度depth相关]：
【1】 Indoor Depth Completion with Boundary Consistency and Self-Attention
具有边界一致性和自我关注的室内深度完成
作者： Yu-Kai Huang, Winston H. Hsu
备注：Accepted by RLQ2019 @ ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08344
[人脸相关]：
【1】 Scoot: A Perceptual Metric for Facial Sketches
SCOOT：面部草图的感知度量
作者： Deng-Ping Fan, Rongrong Ji
备注：Code & dataset:this http URL, 11 pages, ICCV 2019, First one good evaluation metric for facial sketh that consistent with human judgment. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1804.02975
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08433
[其他视频相关]：
【1】 Compositional Video Prediction
合成视频预测
作者： Yufei Ye, Shubham Tulsiani
备注：accepted to ICCV19
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08522
[其他]：
【1】 VL-BERT: Pre-training of Generic Visual-Linguistic Representations
VL-BERT：类属视觉语言表征的预训练
作者： Weijie Su, Jifeng Dai
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08530
【2】 ViCo: Word Embeddings from Visual Co-occurrences
VICO：来自视觉共现的单词嵌入
作者： Tanmay Gupta, Derek Hoiem
备注：Accepted to ICCV 2019. Project Page: this http URL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08527
【3】 EPIC-Fusion: Audio-Visual Temporal Binding for Egocentric Action Recognition
EPIC-Fusion：用于自我中心行为识别的视听时间绑定
作者： Evangelos Kazakos, Dima Damen
备注：Accepted for presentation at ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08498
【4】 Noise Flow: Noise Modeling with Conditional Normalizing Flows
噪声流：使用条件归一化流的噪声建模
作者： Abdelrahman Abdelhamed, Michael S. Brown
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08453
【5】 Deep Green Function Convolution for Improving Saliency in Convolutional Neural Networks
改进卷积神经网络显着性的深层格林函数卷积
作者： Dominique Beaini, Maxime Raison
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08331
【6】 Mask TextSpotter: An End-to-End Trainable Neural Network for Spotting Text with Arbitrary Shapes
mask TextSpotter：一个端到端可训练的神经网络用于任意形状的文本识别
作者： Minghui Liao, Xiang Bai
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08207
【7】 U-Net Training with Instance-Layer Normalization
具有实例层规范化的U-NET训练
作者： Xiao-Yun Zhou, Guang-Zhong Yang
备注：8 pages, 3 figures, accepted by MICCAI-MMMI 2019 workshop
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08466
【8】 Improved MR to CT synthesis for PET/MR attenuation correction using Imitation Learning
利用模仿学习改进的用于PET/MR衰减校正的MR to CT合成
作者： Kerstin Kläser, Sebastien Ourselin
备注：Aceppted at SASHIMI2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08431
【9】 Image Colorization By Capsule Networks
基于胶囊网络的图像着色
作者： Gökhan Özbulak
备注：Accepted to New Trends in Image Restoration and Enhancement(NTIRE) Workshop at CVPR 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08307
【10】 NL-LinkNet: Toward Lighter but More Accurate Road Extraction with Non-Local Operations
NL-LinkNet：通过非本地操作实现更轻但更精确的道路提取
作者： Yooseung Wang, Taegyun Jeon
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08223
【11】 BIM-assisted object recognition for the on-site autonomous robotic assembly of discrete structures
BIM辅助的离散结构现场自主机器人装配对象识别
作者： Mohamed Dawod, Sean Hanna
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08209
【12】 An Image Fusion Scheme for Single-Shot High Dynamic Range Imaging with Spatially Varying Exposures
一种用于空间变化曝光的单次激发高动态范围成像的图像融合方案
作者： Chihiro Go, Hitoshi Kiya
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08195
【13】 DUAL-GLOW: Conditional Flow-Based Generative Model for Modality Transfer
双辉光：基于条件流的模态转换生成模型
作者： Haoliang Sun, Vikas Singh
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08074
【14】 InSituNet: Deep Image Synthesis for Parameter Space Exploration of Ensemble Simulations
InSituNet：用于集成仿真参数空间探索的深度图像合成
作者： Wenbin He, Tom Peterka
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00407
翻译：腾讯翻译君
