arXiv每日推荐-5.9: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】 Enhancing Geometric Factors in Model Learning and Inference for Object Detection and Instance Segmentation
加强对目标检测和实例分割的模式认知与推断几何因素
作者： Zhaohui Zheng, Wangmeng Zuo
备注：All the source code and trained models are available at this https URL arXiv admin note: text overlap with arXiv:1911.08287
链接：https://arxiv.org/abs/2005.03572

【2】 Wavelet Integrated CNNs for Noise-Robust Image Classification
小波集成神经网络用于抗噪声图像分类
作者： Qiufu Li, Zhihui Lai
链接：https://arxiv.org/abs/2005.03337

【3】 Multi-Target Deep Learning for Algal Detection and Classification
用于藻类检测和分类的多目标深度学习
作者： Peisheng Qian, Zeng Zeng
备注：Accepted version to be published in the 42nd IEEE Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC 2020, Montreal, Canada
链接：https://arxiv.org/abs/2005.03232

【4】 Deep Learning Framework for Detecting Ground Deformation in the Built Environment using Satellite InSAR data
使用卫星InSAR数据检测建筑环境中地面变形的深度学习框架
作者： Nantheera Anantrasirichai, David Bull
链接：https://arxiv.org/abs/2005.03221

【5】 Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection
用于目标检测的尺度均衡金字塔卷积
作者： Xinjiang Wang, Wayne Zhang
备注：Accepted by CVPR2020
链接：https://arxiv.org/abs/2005.03101

【6】 Deep Learning on Point Clouds for False Positive Reduction at Nodule Detection in Chest CT Scans
在胸部CT扫描中减少结节检测假阳性的点云深度学习
作者： Ivan Drokin, Elena Ericheva
链接：https://arxiv.org/abs/2005.03654

【7】 Adaptive Feature Selection Guided Deep Forest for COVID-19 Classification with Chest CT
自适应特征选择引导的深层森林用于胸部CT COVID-19分类
作者： Liang Sun, Dinggang Shen
链接：https://arxiv.org/abs/2005.0326

【8】 Self-Supervised Human Depth Estimation from Monocular Videos
基于单目视频的自监督人体深度估计
作者： Feitong Tan, Ping Tan
备注：Accepted by IEEE Conference on Computer Vision and Patten Recognition (CVPR), 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2005.0335

【9】 Automatic Detection and Recognition of Individuals in Patterned Species
模式物种中个体的自动检测和识别
作者： Gullal Singh Cheema, Saket Anand
备注：12 pages, ECML-PKDD 2017
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02905

【10】 ProbaNet: Proposal-balanced Network for Object Detection
ProbaNet：建议平衡的目标检测网络
作者： Xiang Zhang, Mingyi Zhou
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02699

【11】 Drosophila-Inspired 3D Moving Object Detection Based on Point Clouds
基于点云的果蝇启发的3D运动目标检测
作者： Li Wang, Bin Dai
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02696

【12】 Low-shot Object Detection via Classification Refinement
基于分类细化的低射目标检测
作者： Yiting Li, Tongheng Lee
备注：Submitted to NIPS2020
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02641

【13】 Knee Injury Detection using MRI with Efficiently-Layered Network (ELNet)
基于有效分层网络(ELNET)的MRI膝关节损伤检测
作者： Chen-Han Tsai, Arnaldo Mayer
备注：To be published in the Proceedings of Machine Learning Research (PMLR) 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02706

【14】 Unsupervised Pre-trained Models from Healthy ADLs Improve Parkinson’s Disease Classification of Gait Patterns
来自健康ADL的无监督预训练模型改善帕金森病步态模式分类
作者： Anirudh Som, Pavan Turaga
备注：Accepted in the 42nd Annual International Conferences of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2020)
链接：https://arxiv.org/abs/2005.0258

【15】 Sub-Image Anomaly Detection with Deep Pyramid Correspondences
基于深金字塔对应的子图像异常检测
作者： Niv Cohen, Yedid Hoshen
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02357

【16】 Multi-interactive Encoder-decoder Network for RGBT Salient Object Detection
用于RGBT亮度目标检测的多交互编解码器网络
作者： Zhengzheng Tu, Jin Tang
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02315

【17】 Self-Training with Improved Regularization for Few-Shot Chest X-Ray Classification
改进正则化的自训练用于少发胸部X线分类
作者： Deepta Rajan, Satyananda Kashyap
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02231

【18】 Detecting Electric Devices in 3D Images of Bags
箱包三维图像中电气设备的检测
作者： Anthony Bagnall, Richard Harvey
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02163

【19】 Global Wheat Head Detection (GWHD) dataset: a large and diverse dataset of high resolution RGB labelled images to develop and benchmark wheat head detection methods
全球小麦穗检测(GWHD)数据集：高分辨率RGB标记图像的大型和多样化数据集，用于开发和基准小麦穗检测方法
作者： E. David, W. Guo
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02162

【20】 Stereotype-Free Classification of Fictitious Faces
虚拟人脸的无刻板印象分类
作者： Mohammadhossein Toutiaee, Sheng Li
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02157

【21】 Suspicious Behavior Detection on Shoplifting Cases for Crime Prevention by Using 3D Convolutional Neural Networks
基于三维卷积神经网络的商店盗窃犯罪可疑行为检测
作者： Guillermo A. Martínez-Mascorro, Hugo Terashima-Marín
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02142

【22】 3D Object Detection Method Based on YOLO and K-Means for Image and Point Clouds
基于YOLO和K-means的图像和点云三维目标检测方法
作者： Xuanyu Yin, Kentaro Shimizu
备注：arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2004.11465
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02132

【23】 Facial Action Unit Detection on ICU Data for Pain Assessment
基于ICU数据的面部动作单元检测用于疼痛评估
作者： Subhash Nerella, Parisa Rashidi
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02121

【24】 Modal features for image texture classification
用于图像纹理分类的模态特征
作者： Thomas Lacombe, Maurice Pillet
链接：https://arxiv.org/abs/2005.01928

【25】 Streaming Object Detection for 3-D Point Clouds
三维点云的流目标检测
作者： Wei Han, Zhifeng Chen
链接：https://arxiv.org/abs/2005.01864

【26】 Classification-Based Anomaly Detection for General Data
基于分类的一般数据异常检测
作者： Liron Bergman, Yedid Hoshen
备注：ICLR’20
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02359

【27】 CDC: Classification Driven Compression for Bandwidth Efficient Edge-Cloud Collaborative Deep Learning
CDC：分类驱动的带宽高效压缩边缘-云协作深度学习
作者： Yuanrui Dong, Shusen Yang
备注：Accepted by IJCAI 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02177

【28】 Intra-model Variability in COVID-19 Classification Using Chest X-ray Images
使用胸部X射线图像的COVID-19分类中的模型内变异性
作者： Brian D Goodwin, Herick Asmani
链接：https://arxiv.org/abs/2005.02167

【29】 On Interpretability of Deep Learning based Skin Lesion Classifiers using Concept Activation Vectors
基于概念激活向量的深度学习皮肤病变分类器的可解释性研究
作者： Adriano Lucieri, Sheraz Ahmed
备注：Accepted for the IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2005.0200

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