arXiv每日推荐-3.2：计算机视觉/图像处理每日论文速递

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[检测分类相关]：
【1】 A Multi-Hypothesis Classification Approach to Color Constancy
颜色恒定性的多假设分类方法
作者： Daniel Hernandez-Juarez, Steven McDonagh
备注：Accepted at CVPR2020
链接：https://arxiv.org/abs/2002.12896

【2】 Automated classification of stems and leaves of potted plants based on point cloud data
基于点云数据的盆栽植物茎叶自动分类
作者： Zichu Liu, Huiru Wang
链接：https://arxiv.org/abs/2002.12536

【3】 Detecting and Recovering Adversarial Examples: An Input Sensitivity Guided Method
检测和恢复敌对实例：输入灵敏度导引方法
作者： Mingxuan Li, Shuchang Zhou
链接：https://arxiv.org/abs/2002.12527

【4】 Detecting Patch Adversarial Attacks with Image Residuals
利用图像残差检测补丁对抗攻击
作者： Marius Arvinte, Sriram Vishwanath
链接：https://arxiv.org/abs/2002.12504

【5】 Road Curb Detection and Localization with Monocular Forward-view Vehicle Camera
基于单目前视车辆摄像机的路缘检测与定位
作者： Stanislav Panev, Véronique Prinet
备注：17 pages, 21 figures, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
链接：https://arxiv.org/abs/2002.12492

【6】 Improving Learning Effectiveness For Object Detection and Classification in Cluttered Backgrounds
在杂乱背景中提高目标检测和分类的学习效率
作者： Vinorth Varatharasan, Nick Colosimo
备注：IEEE RED-UAS 2019 Conference
链接：https://arxiv.org/abs/2002.12467

【7】 Target Detection, Tracking and Avoidance System for Low-cost UAVs using AI-Based Approaches
基于人工智能的低成本无人机目标检测、跟踪和回避系统
作者： Vinorth Varatharasan, Hyo-Sang Shin
备注：IEEE RED-UAS 2019 Conference
链接：https://arxiv.org/abs/2002.12461

【8】 Joint 2D-3D Breast Cancer Classification
2D-3D乳腺癌联合分类
作者： Gongbo Liang, Nathan Jacobs
备注：Accepted by IEEE International Conference of Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2019
链接：https://arxiv.org/abs/2002.12392

[分割/语义相关]：
【1】 Neural Network Segmentation of Interstitial Fibrosis, Tubular Atrophy, and Glomerulosclerosis in Renal Biopsies
肾活检中间质纤维化、肾小管萎缩和肾小球硬化的神经网络分割
作者： Brandon Ginley (1), New York)
链接：https://arxiv.org/abs/2002.12868

【2】 RSANet: Recurrent Slice-wise Attention Network for Multiple Sclerosis Lesion Segmentation
RSANet：用于多发性硬化病变分割的复发性切片注意网络
作者： Hang Zhang, Yi Wang
备注：Accepted for publication in MICCAI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/2002.1247
【视频】：
【2】 A Video Analysis Method on Wanfang Dataset via Deep Neural Network
基于深度神经网络的万方数据集视频分析方法
作者： Jinlong Kang, Jun Guo
链接：https://arxiv.org/abs/2002.1253
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/110269513

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