Autor Liu, Cheng-Lin
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Hacer una sugerencia Refinar búsqueda11th IAPR-TC-15 International Workshop, GbRPR 2017, Anacapri, Italy, May 16–18, 2017, Proceedings / Foggia, Pasquale ; Liu, Cheng-Lin ; Vento, Mario
Título : 11th IAPR-TC-15 International Workshop, GbRPR 2017, Anacapri, Italy, May 16–18, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Foggia, Pasquale, ; Liu, Cheng-Lin, ; Vento, Mario, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XV, 289 p. 100 ilustraciones, 60 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-58961-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Gráficos de computadora Informática Matemáticas discretas Inteligencia artificial Algoritmos Reconocimiento de patrones automatizado Matemáticas discretas en informática Ciencia de los datos Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del 11.º Taller internacional IAPR-TC-15 sobre representación basada en gráficos en reconocimiento de patrones, GbRPR 2017, celebrado en Anacapri, Italia, en mayo de 2017. Los 25 artículos completos y 2 resúmenes de artículos invitados presentados en Este volumen fue cuidadosamente revisado y seleccionado entre 31 presentaciones. Los artículos analizan los resultados de la investigación y sus aplicaciones en la intersección del reconocimiento de patrones, el análisis de imágenes, la teoría de grafos y también la aplicación de gráficos a problemas de reconocimiento de patrones en otros campos como la topología computacional, los sistemas de reconocimiento gráfico y la bioinformática. Nota de contenido: Image and shape analysis -- Learning and graph kernels -- Graph applications -- Graph matching -- Large graphs and social networks -- Minging and clustering -- Graph edit distance -- Graphs and information theory. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 11th IAPR-TC-15 International Workshop, GbRPR 2017, Anacapri, Italy, May 16–18, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Foggia, Pasquale, ; Liu, Cheng-Lin, ; Vento, Mario, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XV, 289 p. 100 ilustraciones, 60 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-58961-9
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Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Gráficos de computadora Informática Matemáticas discretas Inteligencia artificial Algoritmos Reconocimiento de patrones automatizado Matemáticas discretas en informática Ciencia de los datos Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del 11.º Taller internacional IAPR-TC-15 sobre representación basada en gráficos en reconocimiento de patrones, GbRPR 2017, celebrado en Anacapri, Italia, en mayo de 2017. Los 25 artículos completos y 2 resúmenes de artículos invitados presentados en Este volumen fue cuidadosamente revisado y seleccionado entre 31 presentaciones. Los artículos analizan los resultados de la investigación y sus aplicaciones en la intersección del reconocimiento de patrones, el análisis de imágenes, la teoría de grafos y también la aplicación de gráficos a problemas de reconocimiento de patrones en otros campos como la topología computacional, los sistemas de reconocimiento gráfico y la bioinformática. Nota de contenido: Image and shape analysis -- Learning and graph kernels -- Graph applications -- Graph matching -- Large graphs and social networks -- Minging and clustering -- Graph edit distance -- Graphs and information theory. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : 15th Asian Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, November 30 – December 4, 2020, Revised Selected Papers, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ishikawa, Hiroshi, ; Liu, Cheng-Lin, ; Pajdla, Tomas, ; Shi, Jianbo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVIII, 740 p. 10 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-69525-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Ingeniería Informática y Redes Redes de comunicación informática Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de seis volúmenes de LNCS 12622-12627 constituye las actas de la 15.ª Conferencia asiática sobre visión artificial, ACCV 2020, celebrada en Kioto (Japón) en noviembre/diciembre de 2020.* El total de 254 contribuciones se revisó cuidadosamente y se seleccionó de 768 presentaciones durante dos rondas de revisión y mejora. Los artículos se centran en los siguientes temas: Parte I: visión artificial en 3D; segmentación y agrupamiento Parte II: visión de bajo nivel, procesamiento de imágenes; movimiento y seguimiento Parte III: reconocimiento y detección; optimización, métodos estadísticos y aprendizaje; visión robótica Parte IV: aprendizaje profundo para visión artificial, modelos generativos para visión artificial Parte V: rostro, pose, acción y gesto; análisis de vídeo y reconocimiento de eventos; análisis de imágenes biomédicas Parte VI: aplicaciones de la visión artificial; visión para X; conjuntos de datos y análisis de rendimiento *La conferencia se celebró de forma virtual. Nota de contenido: 3D Computer Vision -- Weakly-supervised Reconstruction of 3D Objects with Large Shape Variation from Single In-the-Wild Images -- HPGCNN: Hierarchical Parallel Group Convolutional Neural Networks for Point Clouds Processing -- 3D Object Detection and Pose Estimation of Unseen Objects in Color Images with Local Surface Embeddings -- Reconstructing Creative Lego Models, George Tattersall -- Multi-View Consistency Loss for Improved Single-Image 3D Reconstruction of Clothed People -- Learning Global Pose Features in Graph Convolutional Networks for 3D Human Pose Estimation -- SGNet: Semantics Guided Deep Stereo Matching -- Reconstructing Human Body Mesh from Point Clouds by Adversarial GP Network -- SDP-Net: Scene Flow Based Real-time Object Detection and Prediction from Sequential 3D Point Clouds -- SAUM: Symmetry-Aware Upsampling Module for Consistent Point Cloud Completion -- Faster Self-adaptive Deep Stereo -- AFN: Attentional Feedback Network based 3D Terrain Super-Resolution -- Bi-Directional Attention for Joint Instance and Semantic Segmentation in Point Clouds -- Anatomy and Geometry Constrained One-Stage Framework for 3D Human Pose Estimation -- DeepVoxels++: Enhancing the Fidelity of Novel View Synthesis from 3D Voxel Embeddings -- Dehazing Cost Volume for Deep Multi-view Stereo in Scattering Media -- Homography-based Egomotion Estimation Using Gravity and SIFT Features -- Mapping of Sparse 3D Data using Alternating Projection -- Best Buddies Registration for Point Clouds -- Project to Adapt: Domain Adaptation for Depth Completion from Noisy and Sparse Sensor Data -- Dynamic Depth Fusion and Transformation for Monocular 3D Object Detection -- Attention-Aware Feature Aggregation for Real-time Stereo Matching on Edge Devices -- FKAConv: Feature-Kernel Alignment for Point Cloud Convolution -- Sparse Convolutions on Continuous Domains for Point Cloud and Event Stream Networks -- IAFA: Instance-Aware Feature Aggregation for 3D Object Detection from a Single Image -- Attended-Auxiliary Supervision Representation for Face Anti-spoofing -- 3D Object Detection from Consecutive Monocular Images -- Data-Efficient Ranking Distillation for Image Retrieval -- Quantum Robust Fitting -- HDD-Net: Hybrid Detector Descriptor with Mutual Interactive Learning -- Segmentation and Grouping -- RGB-D Co-attention Network for Semantic Segmentation -- Semantics through Time: Semi-supervised Segmentation of Aerial Videos with Iterative Label Propagation -- Dense Dual-Path Network for Real-time Semantic Segmentation -- Learning More Accurate Features for Semantic Segmentation in CycleNet -- 3D Guided Weakly Supervised Semantic Segmentation -- Real-Time Segmentation Networks should be Latency Aware -- Mask-Ranking Network for Semi-Supervised Video Object Segmentation -- SDCNet: Size Divide and Conquer Network for Salient Object Detection -- Bidirectional Pyramid Networks for Semantic Segmentation -- DEAL: Difficulty-aware Active Learning for Semantic Segmentation -- EPSNet: Efficient Panoptic Segmentation Network with Cross-layer Attention Fusion -- Local Context Attention for Salient Object Segmentation -- Generic Image Segmentation in Fully Convolutional Networks by Superpixel Merging Map. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 15th Asian Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, November 30 – December 4, 2020, Revised Selected Papers, Part I [documento electrónico] / Ishikawa, Hiroshi, ; Liu, Cheng-Lin, ; Pajdla, Tomas, ; Shi, Jianbo, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVIII, 740 p. 10 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-69525-5
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Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Ingeniería Informática y Redes Redes de comunicación informática Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de seis volúmenes de LNCS 12622-12627 constituye las actas de la 15.ª Conferencia asiática sobre visión artificial, ACCV 2020, celebrada en Kioto (Japón) en noviembre/diciembre de 2020.* El total de 254 contribuciones se revisó cuidadosamente y se seleccionó de 768 presentaciones durante dos rondas de revisión y mejora. Los artículos se centran en los siguientes temas: Parte I: visión artificial en 3D; segmentación y agrupamiento Parte II: visión de bajo nivel, procesamiento de imágenes; movimiento y seguimiento Parte III: reconocimiento y detección; optimización, métodos estadísticos y aprendizaje; visión robótica Parte IV: aprendizaje profundo para visión artificial, modelos generativos para visión artificial Parte V: rostro, pose, acción y gesto; análisis de vídeo y reconocimiento de eventos; análisis de imágenes biomédicas Parte VI: aplicaciones de la visión artificial; visión para X; conjuntos de datos y análisis de rendimiento *La conferencia se celebró de forma virtual. Nota de contenido: 3D Computer Vision -- Weakly-supervised Reconstruction of 3D Objects with Large Shape Variation from Single In-the-Wild Images -- HPGCNN: Hierarchical Parallel Group Convolutional Neural Networks for Point Clouds Processing -- 3D Object Detection and Pose Estimation of Unseen Objects in Color Images with Local Surface Embeddings -- Reconstructing Creative Lego Models, George Tattersall -- Multi-View Consistency Loss for Improved Single-Image 3D Reconstruction of Clothed People -- Learning Global Pose Features in Graph Convolutional Networks for 3D Human Pose Estimation -- SGNet: Semantics Guided Deep Stereo Matching -- Reconstructing Human Body Mesh from Point Clouds by Adversarial GP Network -- SDP-Net: Scene Flow Based Real-time Object Detection and Prediction from Sequential 3D Point Clouds -- SAUM: Symmetry-Aware Upsampling Module for Consistent Point Cloud Completion -- Faster Self-adaptive Deep Stereo -- AFN: Attentional Feedback Network based 3D Terrain Super-Resolution -- Bi-Directional Attention for Joint Instance and Semantic Segmentation in Point Clouds -- Anatomy and Geometry Constrained One-Stage Framework for 3D Human Pose Estimation -- DeepVoxels++: Enhancing the Fidelity of Novel View Synthesis from 3D Voxel Embeddings -- Dehazing Cost Volume for Deep Multi-view Stereo in Scattering Media -- Homography-based Egomotion Estimation Using Gravity and SIFT Features -- Mapping of Sparse 3D Data using Alternating Projection -- Best Buddies Registration for Point Clouds -- Project to Adapt: Domain Adaptation for Depth Completion from Noisy and Sparse Sensor Data -- Dynamic Depth Fusion and Transformation for Monocular 3D Object Detection -- Attention-Aware Feature Aggregation for Real-time Stereo Matching on Edge Devices -- FKAConv: Feature-Kernel Alignment for Point Cloud Convolution -- Sparse Convolutions on Continuous Domains for Point Cloud and Event Stream Networks -- IAFA: Instance-Aware Feature Aggregation for 3D Object Detection from a Single Image -- Attended-Auxiliary Supervision Representation for Face Anti-spoofing -- 3D Object Detection from Consecutive Monocular Images -- Data-Efficient Ranking Distillation for Image Retrieval -- Quantum Robust Fitting -- HDD-Net: Hybrid Detector Descriptor with Mutual Interactive Learning -- Segmentation and Grouping -- RGB-D Co-attention Network for Semantic Segmentation -- Semantics through Time: Semi-supervised Segmentation of Aerial Videos with Iterative Label Propagation -- Dense Dual-Path Network for Real-time Semantic Segmentation -- Learning More Accurate Features for Semantic Segmentation in CycleNet -- 3D Guided Weakly Supervised Semantic Segmentation -- Real-Time Segmentation Networks should be Latency Aware -- Mask-Ranking Network for Semi-Supervised Video Object Segmentation -- SDCNet: Size Divide and Conquer Network for Salient Object Detection -- Bidirectional Pyramid Networks for Semantic Segmentation -- DEAL: Difficulty-aware Active Learning for Semantic Segmentation -- EPSNet: Efficient Panoptic Segmentation Network with Cross-layer Attention Fusion -- Local Context Attention for Salient Object Segmentation -- Generic Image Segmentation in Fully Convolutional Networks by Superpixel Merging Map. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : 15th Asian Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, November 30 – December 4, 2020, Revised Selected Papers, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ishikawa, Hiroshi, ; Liu, Cheng-Lin, ; Pajdla, Tomas, ; Shi, Jianbo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVIII, 718 p. 260 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-69532-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Ingeniería Informática Red de computadoras Reconocimiento de patrones automatizado Ingeniería Informática y Redes Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de seis volúmenes de LNCS 12622-12627 constituye las actas de la 15.ª Conferencia asiática sobre visión artificial, ACCV 2020, celebrada en Kioto (Japón) en noviembre/diciembre de 2020.* El total de 254 contribuciones se revisó cuidadosamente y se seleccionó de 768 presentaciones durante dos rondas de revisión y mejora. Los artículos se centran en los siguientes temas: Parte I: visión artificial en 3D; segmentación y agrupamiento Parte II: visión de bajo nivel, procesamiento de imágenes; movimiento y seguimiento Parte III: reconocimiento y detección; optimización, métodos estadísticos y aprendizaje; visión robótica Parte IV: aprendizaje profundo para visión artificial, modelos generativos para visión artificial Parte V: rostro, pose, acción y gesto; análisis de vídeo y reconocimiento de eventos; análisis de imágenes biomédicas Parte VI: aplicaciones de la visión artificial; visión para X; conjuntos de datos y análisis de rendimiento *La conferencia se celebró de forma virtual. Nota de contenido: Low-Level Vision, Image Processing -- Image Inpainting with Onion Convolutions -- Accurate and Efficient Single Image Super-Resolution with Matrix Channel Attention Network -- Second-order Camera-aware Color Transformation for Cross-domain Person Re-identification -- CS-MCNet:A Video Compressive Sensing Reconstruction Network with Interpretable Motion Compensation -- MCGKT-Net: Multi-level Context Gating Knowledge Transfer Network for Single Image Deraining -- Degradation Model Learning for Real-World Single Image Super-resolution -- Chromatic Aberration Correction Using Cross-Channel Prior in Shearlet Domain -- Raw-Guided Enhancing Reprocess of Low-Light Image via Deep Exposure Adjustment -- Robust High Dynamic Range (HDR) Imaging with Complex Motion and Parallax -- Low-light Color Imaging via Dual Camera Acquisition -- Frequency Attention Network: Blind Noise Removal for Real Images -- Restoring Spatially-Heterogeneous Distortions using Mixture of Experts Network -- Color Enhancement usingGlobal Parameters and Local Features Learning -- An Efficient Group Feature Fusion Residual Network for Image Super-Resolution -- Adversarial Image Composition with Auxiliary Illumination -- Overwater Image Dehazing via Cycle-Consistent Generative Adversarial Network -- Lightweight Single-Image Super-Resolution Network with Attentive Auxiliary Feature Learning -- Multi-scale Attentive Residual Dense Network for Single Image Rain Removal -- FAN: Feature Adaptation Network for Surveillance Face Recognition and Normalization -- Human Motion Deblurring using Localized Body Prior -- Synergistic Saliency and Depth Prediction for RGB-D Saliency Detection -- Deep Snapshot HDR Imaging Using Multi-Exposure Color Filter Array -- Deep Priors inside an Unrolled and Adaptive Deconvolution Model -- Motion and Tracking -- Adaptive Spatio-Temporal Regularized Correlation Filters for UAV-based Tracking -- Goal-GAN: Multimodal Trajectory Prediction Based on Goal Position Estimation -- Self-supervised Sparse toDense Motion Segmentation -- Recursive Bayesian Filtering for Multiple Human Pose Tracking from Multiple Cameras -- Adversarial Refinement Network for Human Motion Prediction -- Semantic Synthesis of Pedestrian Locomotion -- Betrayed by Motion: Camouflaged Object Discovery via Motion Segmentation -- Visual Tracking by TridentAlign and Context Embedding -- Leveraging Tacit Information Embedded in CNN Layers for Visual Tracking -- A Two-Stage Minimum Cost Multicut Approach to Self-Supervised Multiple Person Tracking -- Learning Local Feature Descriptors for Multiple Object Tracking -- VAN: Versatile Affinity Network for End-to-end Online Multi-Object Tracking -- COMET: Context-Aware IoU-Guided Network for Small Object Tracking -- Adversarial Semi-Supervised Multi-Domain Tracking -- Tracking-by-Trackers with a Distilled and Reinforced Model -- Motion Prediction Using Temporal Inception Module -- A Sparse Gaussian Approach to Region-Based 6DoF Object Tracking -- Modeling Cross-Modal interaction in a Multi-detector, Multi-modal Tracking Framework -- Dense Pixel-wise Micro-motion Estimation of Object Surface by using Low Dimensional Embedding of Laser Speckle Pattern. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 15th Asian Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, November 30 – December 4, 2020, Revised Selected Papers, Part II [documento electrónico] / Ishikawa, Hiroshi, ; Liu, Cheng-Lin, ; Pajdla, Tomas, ; Shi, Jianbo, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVIII, 718 p. 260 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-69532-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Ingeniería Informática Red de computadoras Reconocimiento de patrones automatizado Ingeniería Informática y Redes Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de seis volúmenes de LNCS 12622-12627 constituye las actas de la 15.ª Conferencia asiática sobre visión artificial, ACCV 2020, celebrada en Kioto (Japón) en noviembre/diciembre de 2020.* El total de 254 contribuciones se revisó cuidadosamente y se seleccionó de 768 presentaciones durante dos rondas de revisión y mejora. Los artículos se centran en los siguientes temas: Parte I: visión artificial en 3D; segmentación y agrupamiento Parte II: visión de bajo nivel, procesamiento de imágenes; movimiento y seguimiento Parte III: reconocimiento y detección; optimización, métodos estadísticos y aprendizaje; visión robótica Parte IV: aprendizaje profundo para visión artificial, modelos generativos para visión artificial Parte V: rostro, pose, acción y gesto; análisis de vídeo y reconocimiento de eventos; análisis de imágenes biomédicas Parte VI: aplicaciones de la visión artificial; visión para X; conjuntos de datos y análisis de rendimiento *La conferencia se celebró de forma virtual. Nota de contenido: Low-Level Vision, Image Processing -- Image Inpainting with Onion Convolutions -- Accurate and Efficient Single Image Super-Resolution with Matrix Channel Attention Network -- Second-order Camera-aware Color Transformation for Cross-domain Person Re-identification -- CS-MCNet:A Video Compressive Sensing Reconstruction Network with Interpretable Motion Compensation -- MCGKT-Net: Multi-level Context Gating Knowledge Transfer Network for Single Image Deraining -- Degradation Model Learning for Real-World Single Image Super-resolution -- Chromatic Aberration Correction Using Cross-Channel Prior in Shearlet Domain -- Raw-Guided Enhancing Reprocess of Low-Light Image via Deep Exposure Adjustment -- Robust High Dynamic Range (HDR) Imaging with Complex Motion and Parallax -- Low-light Color Imaging via Dual Camera Acquisition -- Frequency Attention Network: Blind Noise Removal for Real Images -- Restoring Spatially-Heterogeneous Distortions using Mixture of Experts Network -- Color Enhancement usingGlobal Parameters and Local Features Learning -- An Efficient Group Feature Fusion Residual Network for Image Super-Resolution -- Adversarial Image Composition with Auxiliary Illumination -- Overwater Image Dehazing via Cycle-Consistent Generative Adversarial Network -- Lightweight Single-Image Super-Resolution Network with Attentive Auxiliary Feature Learning -- Multi-scale Attentive Residual Dense Network for Single Image Rain Removal -- FAN: Feature Adaptation Network for Surveillance Face Recognition and Normalization -- Human Motion Deblurring using Localized Body Prior -- Synergistic Saliency and Depth Prediction for RGB-D Saliency Detection -- Deep Snapshot HDR Imaging Using Multi-Exposure Color Filter Array -- Deep Priors inside an Unrolled and Adaptive Deconvolution Model -- Motion and Tracking -- Adaptive Spatio-Temporal Regularized Correlation Filters for UAV-based Tracking -- Goal-GAN: Multimodal Trajectory Prediction Based on Goal Position Estimation -- Self-supervised Sparse toDense Motion Segmentation -- Recursive Bayesian Filtering for Multiple Human Pose Tracking from Multiple Cameras -- Adversarial Refinement Network for Human Motion Prediction -- Semantic Synthesis of Pedestrian Locomotion -- Betrayed by Motion: Camouflaged Object Discovery via Motion Segmentation -- Visual Tracking by TridentAlign and Context Embedding -- Leveraging Tacit Information Embedded in CNN Layers for Visual Tracking -- A Two-Stage Minimum Cost Multicut Approach to Self-Supervised Multiple Person Tracking -- Learning Local Feature Descriptors for Multiple Object Tracking -- VAN: Versatile Affinity Network for End-to-end Online Multi-Object Tracking -- COMET: Context-Aware IoU-Guided Network for Small Object Tracking -- Adversarial Semi-Supervised Multi-Domain Tracking -- Tracking-by-Trackers with a Distilled and Reinforced Model -- Motion Prediction Using Temporal Inception Module -- A Sparse Gaussian Approach to Region-Based 6DoF Object Tracking -- Modeling Cross-Modal interaction in a Multi-detector, Multi-modal Tracking Framework -- Dense Pixel-wise Micro-motion Estimation of Object Surface by using Low Dimensional Embedding of Laser Speckle Pattern. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : 15th Asian Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, November 30 – December 4, 2020, Revised Selected Papers, Part III Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ishikawa, Hiroshi, ; Liu, Cheng-Lin, ; Pajdla, Tomas, ; Shi, Jianbo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVIII, 757 p. 245 ilustraciones, 229 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-69535-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Ingeniería Informática y Redes Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de seis volúmenes de LNCS 12622-12627 constituye las actas de la 15.ª Conferencia asiática sobre visión artificial, ACCV 2020, celebrada en Kioto (Japón) en noviembre/diciembre de 2020.* El total de 254 contribuciones se revisó cuidadosamente y se seleccionó de 768 presentaciones durante dos rondas de revisión y mejora. Los artículos se centran en los siguientes temas: Parte I: visión artificial en 3D; segmentación y agrupamiento Parte II: visión de bajo nivel, procesamiento de imágenes; movimiento y seguimiento Parte III: reconocimiento y detección; optimización, métodos estadísticos y aprendizaje; visión robótica Parte IV: aprendizaje profundo para visión artificial, modelos generativos para visión artificial Parte V: rostro, pose, acción y gesto; análisis de vídeo y reconocimiento de eventos; análisis de imágenes biomédicas Parte VI: aplicaciones de la visión artificial; visión para X; conjuntos de datos y análisis de rendimiento *La conferencia se celebró de forma virtual. Nota de contenido: Recognition and Detection -- End-to-end Model-based Gait Recognition -- Horizontal Flipping Assisted Disentangled Feature Learning for Semi-Supervised Person Re-Identification -- MIX'EM: Unsupervised Image Classification using a Mixture of Embeddings -- Backbone Based Feature Enhancement for Object Detection -- Long-Term Cloth-Changing Person Re-identification -- Any-Shot Object Detection -- Background Learnable Cascade for Zero-Shot Object Detection -- Unsupervised Domain Adaptive Object Detection using Forward-Backward Cyclic Adaptation -- COG: COnsistent data auGmentation for object perception -- Synthesizing the Unseen for Zero-shot Object Detection -- Fully Supervised and Guided Distillation for One-Stage Detectors -- Visualizing Color-wise Saliency of Black-Box Image Classification Models -- ERIC: Extracting Relations Inferred from Convolutions -- D2D: Keypoint Extraction with Describe to Detect Approach -- Accurate Arbitrary-Shaped Scene Text Detection via Iterative Polynomial ParameterRegression -- Adaptive Spotting: Deep Reinforcement Object Search in 3D Point Clouds -- Efficient Large-Scale Semantic Visual Localization in 2D Maps -- Synthetic-to-Real Unsupervised Domain Adaptation for Scene Text Detection in the Wild -- Scale-Aware Polar Representation for Arbitrarily-Shaped Text Detection -- Branch Interaction Network for Person Re-identification -- BLT: Balancing Long-Tailed Datasets with Adversarially-Perturbed Images -- Jointly Discriminating and Frequent Visual Representation Mining -- Discrete Spatial Importance-Based Deep Weighted Hashing -- Low-level Sensor Fusion Network for 3D Vehicle Detection using Radar Range-Azimuth Heatmap and Monocular Image -- MLIFeat: Multi-level information fusion based deep local features -- CLASS: Cross-Level Attention and Supervision for Salient Objects Detection -- Cascaded Transposed Long-range Convolutions for Monocular Depth Estimation -- Optimization, Statistical Methods, and Learning -- Bridging Adversarial and Statistical Domain Transfer via Spectral Adaptation Networks -- Large-Scale Cross-Domain Few-Shot Learning -- Channel Pruning for Accelerating Convolutional Neural Networks via Wasserstein Metric -- Progressive Batching for Efficient Non-linear Least Squares -- Fast and Differentiable Message Passing on Pairwise Markov Random Fields -- A Calibration Method for the Generalized Imaging Model with Uncertain Calibration Target Coordinates -- Graph-based Heuristic Search for Module Selection Procedure in Neural Module Network -- Towards Fast and Robust Adversarial Training for Image Classification -- Few-Shot Zero-Shot Learning: Knowledge Transfer with Less Supervision -- Lossless Image Compression Using a Multi-Scale Progressive Statistical Model -- Spatial Class Distribution Shift in Unsupervised Domain Adaptation: Local Alignment Comes to Rescue -- Robot Vision -- Point Proposal based Instance Segmentation with Rectangular Masks for Robot Picking Task -- Multi-task Learning with Future States for Vision-based Autonomous Driving -- MTNAS: Search Multi-Task Networks for Autonomous Driving -- Compact and Fast Underwater Segmentation Network for Autonomous Underwater Vehicles -- L2R GAN: LiDAR-to-Radar Translation -- V2A - Vision to Action: Learning robotic arm actions based on vision and language -- To Filter Prune, or to Layer Prune, That Is The Question. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 15th Asian Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, November 30 – December 4, 2020, Revised Selected Papers, Part III [documento electrónico] / Ishikawa, Hiroshi, ; Liu, Cheng-Lin, ; Pajdla, Tomas, ; Shi, Jianbo, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVIII, 757 p. 245 ilustraciones, 229 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-69535-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Ingeniería Informática y Redes Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de seis volúmenes de LNCS 12622-12627 constituye las actas de la 15.ª Conferencia asiática sobre visión artificial, ACCV 2020, celebrada en Kioto (Japón) en noviembre/diciembre de 2020.* El total de 254 contribuciones se revisó cuidadosamente y se seleccionó de 768 presentaciones durante dos rondas de revisión y mejora. Los artículos se centran en los siguientes temas: Parte I: visión artificial en 3D; segmentación y agrupamiento Parte II: visión de bajo nivel, procesamiento de imágenes; movimiento y seguimiento Parte III: reconocimiento y detección; optimización, métodos estadísticos y aprendizaje; visión robótica Parte IV: aprendizaje profundo para visión artificial, modelos generativos para visión artificial Parte V: rostro, pose, acción y gesto; análisis de vídeo y reconocimiento de eventos; análisis de imágenes biomédicas Parte VI: aplicaciones de la visión artificial; visión para X; conjuntos de datos y análisis de rendimiento *La conferencia se celebró de forma virtual. Nota de contenido: Recognition and Detection -- End-to-end Model-based Gait Recognition -- Horizontal Flipping Assisted Disentangled Feature Learning for Semi-Supervised Person Re-Identification -- MIX'EM: Unsupervised Image Classification using a Mixture of Embeddings -- Backbone Based Feature Enhancement for Object Detection -- Long-Term Cloth-Changing Person Re-identification -- Any-Shot Object Detection -- Background Learnable Cascade for Zero-Shot Object Detection -- Unsupervised Domain Adaptive Object Detection using Forward-Backward Cyclic Adaptation -- COG: COnsistent data auGmentation for object perception -- Synthesizing the Unseen for Zero-shot Object Detection -- Fully Supervised and Guided Distillation for One-Stage Detectors -- Visualizing Color-wise Saliency of Black-Box Image Classification Models -- ERIC: Extracting Relations Inferred from Convolutions -- D2D: Keypoint Extraction with Describe to Detect Approach -- Accurate Arbitrary-Shaped Scene Text Detection via Iterative Polynomial ParameterRegression -- Adaptive Spotting: Deep Reinforcement Object Search in 3D Point Clouds -- Efficient Large-Scale Semantic Visual Localization in 2D Maps -- Synthetic-to-Real Unsupervised Domain Adaptation for Scene Text Detection in the Wild -- Scale-Aware Polar Representation for Arbitrarily-Shaped Text Detection -- Branch Interaction Network for Person Re-identification -- BLT: Balancing Long-Tailed Datasets with Adversarially-Perturbed Images -- Jointly Discriminating and Frequent Visual Representation Mining -- Discrete Spatial Importance-Based Deep Weighted Hashing -- Low-level Sensor Fusion Network for 3D Vehicle Detection using Radar Range-Azimuth Heatmap and Monocular Image -- MLIFeat: Multi-level information fusion based deep local features -- CLASS: Cross-Level Attention and Supervision for Salient Objects Detection -- Cascaded Transposed Long-range Convolutions for Monocular Depth Estimation -- Optimization, Statistical Methods, and Learning -- Bridging Adversarial and Statistical Domain Transfer via Spectral Adaptation Networks -- Large-Scale Cross-Domain Few-Shot Learning -- Channel Pruning for Accelerating Convolutional Neural Networks via Wasserstein Metric -- Progressive Batching for Efficient Non-linear Least Squares -- Fast and Differentiable Message Passing on Pairwise Markov Random Fields -- A Calibration Method for the Generalized Imaging Model with Uncertain Calibration Target Coordinates -- Graph-based Heuristic Search for Module Selection Procedure in Neural Module Network -- Towards Fast and Robust Adversarial Training for Image Classification -- Few-Shot Zero-Shot Learning: Knowledge Transfer with Less Supervision -- Lossless Image Compression Using a Multi-Scale Progressive Statistical Model -- Spatial Class Distribution Shift in Unsupervised Domain Adaptation: Local Alignment Comes to Rescue -- Robot Vision -- Point Proposal based Instance Segmentation with Rectangular Masks for Robot Picking Task -- Multi-task Learning with Future States for Vision-based Autonomous Driving -- MTNAS: Search Multi-Task Networks for Autonomous Driving -- Compact and Fast Underwater Segmentation Network for Autonomous Underwater Vehicles -- L2R GAN: LiDAR-to-Radar Translation -- V2A - Vision to Action: Learning robotic arm actions based on vision and language -- To Filter Prune, or to Layer Prune, That Is The Question. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : 15th Asian Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, November 30 – December 4, 2020, Revised Selected Papers, Part IV Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ishikawa, Hiroshi, ; Liu, Cheng-Lin, ; Pajdla, Tomas, ; Shi, Jianbo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVIII, 715 p. 284 ilustraciones, 278 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-69538-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Software de la aplicacion Ingeniería Informática y Redes Reconocimiento de patrones automatizado Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de seis volúmenes de LNCS 12622-12627 constituye las actas de la 15.ª Conferencia asiática sobre visión artificial, ACCV 2020, celebrada en Kioto (Japón) en noviembre/diciembre de 2020.* El total de 254 contribuciones se revisó cuidadosamente y se seleccionó de 768 presentaciones durante dos rondas de revisión y mejora. Los artículos se centran en los siguientes temas: Parte I: visión artificial en 3D; segmentación y agrupamiento Parte II: visión de bajo nivel, procesamiento de imágenes; movimiento y seguimiento Parte III: reconocimiento y detección; optimización, métodos estadísticos y aprendizaje; visión robótica Parte IV: aprendizaje profundo para visión artificial, modelos generativos para visión artificial Parte V: rostro, pose, acción y gesto; análisis de vídeo y reconocimiento de eventos; análisis de imágenes biomédicas Parte VI: aplicaciones de la visión artificial; visión para X; conjuntos de datos y análisis de rendimiento *La conferencia se celebró de forma virtual. Nota de contenido: Deep Learning for Computer Vision -- In-sample Contrastive Learning and Consistent Attention for Weakly Supervised Object Localization -- Exploiting Transferable Knowledge for Fairness-aware Image Classification -- Introspective Learning by Distilling Knowledge from Online Self-explanation -- Hyperparameter-Free Out-of-Distribution Detection Using Cosine Similarity -- Meta-Learning with Context-Agnostic Initialisations -- Second Order enhanced Multi-glimpse Attention in Visual Question Answering -- Localize to Classify and Classify to Localize: Mutual Guidance in Object Detection -- Unified Density-Aware Image Dehazing and Object Detection in Real-World Hazy Scenes -- Part-aware Attention Network for Person Re-Identification -- Image Captioning through Image Transformer -- Feature Variance Ratio-Guided Channel Pruning for Deep Convolutional Network Acceleration -- Learn more, forget less: Cues from human brain -- Knowledge Transfer Graph for Deep Collaborative Learning -- Regularizing Meta-Learning via Gradient Dropout -- Vax-a-Net: Training-time Defence Against Adversarial Patch Attacks -- Towards Optimal Filter Pruning with Balanced Performance and Pruning Speed -- Contrastively Smoothed Class Alignment for Unsupervised Domain Adaptation -- Double Targeted Universal Adversarial Perturbations -- Adversarially Robust Deep Image Super-Resolution using Entropy Regularization -- Online Knowledge Distillation via Multi-branch Diversity Enhancement -- Rotation Equivariant Orientation Estimation for Omnidirectional Localization -- Contextual Semantic Interpretability -- Few-Shot Object Detection by Second-order Pooling -- Depth-Adapted CNN for RGB-D cameras -- Generative Models for Computer Vision -- Over-exposure Correction via Exposure and Scene Information Disentanglement -- Novel-View Human Action Synthesis -- Augmentation Network for Generalised Zero-Shot Learning -- Local Facial Makeup Transfer via Disentangled Representation -- OpenGAN: Open Set Generative Adversarial Networks -- CPTNet: Cascade Pose Transform Network for Single Image Talking Head Animation -- TinyGAN: Distilling BigGAN for Conditional Image Generation -- A cost-effective method for improving and re-purposing large, pre-trained GANs by fine-tuning their class-embeddings -- RF-GAN: A Light and Reconfigurable Network for Unpaired Image-to-Image Translation -- GAN-based Noise Model for Denoising Real Images -- Emotional Landscape Image Generation Using Generative Adversarial Networks -- Feedback Recurrent Autoencoder for Video Compression -- MatchGAN: A Self-Supervised Semi-Supervised Conditional Generative Adversarial Network -- DeepSEE: Deep Disentangled Semantic Explorative Extreme Super-Resolution -- dpVAEs: Fixing Sample Generation for Regularized VAEs -- MagGAN: High-Resolution Face Attribute Editing with Mask-Guided Generative Adversarial Network -- EvolGAN: Evolutionary Generative Adversarial Networks -- Sequential View Synthesis with Transformer. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 15th Asian Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, November 30 – December 4, 2020, Revised Selected Papers, Part IV [documento electrónico] / Ishikawa, Hiroshi, ; Liu, Cheng-Lin, ; Pajdla, Tomas, ; Shi, Jianbo, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVIII, 715 p. 284 ilustraciones, 278 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-69538-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Software de la aplicacion Ingeniería Informática y Redes Reconocimiento de patrones automatizado Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de seis volúmenes de LNCS 12622-12627 constituye las actas de la 15.ª Conferencia asiática sobre visión artificial, ACCV 2020, celebrada en Kioto (Japón) en noviembre/diciembre de 2020.* El total de 254 contribuciones se revisó cuidadosamente y se seleccionó de 768 presentaciones durante dos rondas de revisión y mejora. Los artículos se centran en los siguientes temas: Parte I: visión artificial en 3D; segmentación y agrupamiento Parte II: visión de bajo nivel, procesamiento de imágenes; movimiento y seguimiento Parte III: reconocimiento y detección; optimización, métodos estadísticos y aprendizaje; visión robótica Parte IV: aprendizaje profundo para visión artificial, modelos generativos para visión artificial Parte V: rostro, pose, acción y gesto; análisis de vídeo y reconocimiento de eventos; análisis de imágenes biomédicas Parte VI: aplicaciones de la visión artificial; visión para X; conjuntos de datos y análisis de rendimiento *La conferencia se celebró de forma virtual. Nota de contenido: Deep Learning for Computer Vision -- In-sample Contrastive Learning and Consistent Attention for Weakly Supervised Object Localization -- Exploiting Transferable Knowledge for Fairness-aware Image Classification -- Introspective Learning by Distilling Knowledge from Online Self-explanation -- Hyperparameter-Free Out-of-Distribution Detection Using Cosine Similarity -- Meta-Learning with Context-Agnostic Initialisations -- Second Order enhanced Multi-glimpse Attention in Visual Question Answering -- Localize to Classify and Classify to Localize: Mutual Guidance in Object Detection -- Unified Density-Aware Image Dehazing and Object Detection in Real-World Hazy Scenes -- Part-aware Attention Network for Person Re-Identification -- Image Captioning through Image Transformer -- Feature Variance Ratio-Guided Channel Pruning for Deep Convolutional Network Acceleration -- Learn more, forget less: Cues from human brain -- Knowledge Transfer Graph for Deep Collaborative Learning -- Regularizing Meta-Learning via Gradient Dropout -- Vax-a-Net: Training-time Defence Against Adversarial Patch Attacks -- Towards Optimal Filter Pruning with Balanced Performance and Pruning Speed -- Contrastively Smoothed Class Alignment for Unsupervised Domain Adaptation -- Double Targeted Universal Adversarial Perturbations -- Adversarially Robust Deep Image Super-Resolution using Entropy Regularization -- Online Knowledge Distillation via Multi-branch Diversity Enhancement -- Rotation Equivariant Orientation Estimation for Omnidirectional Localization -- Contextual Semantic Interpretability -- Few-Shot Object Detection by Second-order Pooling -- Depth-Adapted CNN for RGB-D cameras -- Generative Models for Computer Vision -- Over-exposure Correction via Exposure and Scene Information Disentanglement -- Novel-View Human Action Synthesis -- Augmentation Network for Generalised Zero-Shot Learning -- Local Facial Makeup Transfer via Disentangled Representation -- OpenGAN: Open Set Generative Adversarial Networks -- CPTNet: Cascade Pose Transform Network for Single Image Talking Head Animation -- TinyGAN: Distilling BigGAN for Conditional Image Generation -- A cost-effective method for improving and re-purposing large, pre-trained GANs by fine-tuning their class-embeddings -- RF-GAN: A Light and Reconfigurable Network for Unpaired Image-to-Image Translation -- GAN-based Noise Model for Denoising Real Images -- Emotional Landscape Image Generation Using Generative Adversarial Networks -- Feedback Recurrent Autoencoder for Video Compression -- MatchGAN: A Self-Supervised Semi-Supervised Conditional Generative Adversarial Network -- DeepSEE: Deep Disentangled Semantic Explorative Extreme Super-Resolution -- dpVAEs: Fixing Sample Generation for Regularized VAEs -- MagGAN: High-Resolution Face Attribute Editing with Mask-Guided Generative Adversarial Network -- EvolGAN: Evolutionary Generative Adversarial Networks -- Sequential View Synthesis with Transformer. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
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