计算机视觉论文速递

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该研究涉及的方向包括但不限于目标检测、图像分割、显著性目标检测、人脸识别以及生成对抗网络等研究领域

目标检测

[1]《Illumination-aware Faster R-CNN for Robust Multispectral Pedestrian Detection》

Abstract：对于行人检测而言，在多光谱图像中包含色彩-热能信息比单一颜色通道更为丰富，在复杂光照条件下表现尤为突出。然而，在有效的多光谱模式融合方法上仍存在诸多挑战与研究空白。本研究系统性地比较分析了六种主流的卷积网络融合架构，并深入探讨了其适应性特性；通过实验验证可知传统架构设计在行人检测领域仍面临性能瓶颈。基于此观察，在现有研究的基础上提出了一种新型R-CNN架构——IAF-R-CNN。该架构通过引入照明感知网络来评估输入图像的整体亮度特征；在此基础上自适应地整合彩色与热成像子网络群组，并借助定义于光照强度值上的门控函数完成两者的智能融合机制设计；最终实验结果表明该方法较现有方法在检测精度方面具有显著提升优势。

arXiv：https://arxiv.org/abs/1803.05347

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