arXiv每日推荐-3.22:计算机视觉/图像处理每日论文速递

同步公众号(arXiv每日学术速递)

[检测分类相关]：
【1】 JAA-Net: Joint Facial Action Unit Detection and Face Alignment via Adaptive Attention
JAA-Net：通过自适应注意的联合面部动作单元检测和人脸对齐
作者： Zhiwen Shao, Lizhuang Ma
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08834

【2】 Brain MRI-based 3D Convolutional Neural Networks for Classification of Schizophrenia and Controls
基于脑MRI的3D卷积神经网络用于精神分裂症和对照组的分类
作者： Mengjiao Hu, Cuntai Guan
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08818

【3】 Deep Object Detection based Mitosis Analysis in Breast Cancer Histopathological Images
基于深层目标检测的乳腺癌组织病理学图像有丝分裂分析
作者： Anabia Sohail, Saranjam Khan
备注：Tables: 4, Figures 11, Pages: 21
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08803

【4】 Pedestrian Detection: The Elephant In The Room
行人检测：房间里的大象
作者： Irtiza Hasan, Ling Shao
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08799

【5】 Incremental Object Detection via Meta-Learning
基于元学习的增量目标检测
作者： K J Joseph, Ling Shao
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08798

【6】 Teacher-Student chain for efficient semi-supervised histology image classification
用于有效半监督组织学图像分类的教师-学生链
作者： Shayne Shaw, Alison Q O’Neil
备注：AI for Affordable Healthcare workshop at ICLR 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08797

【7】 Deep Active Learning for Remote Sensing Object Detection
用于遥感目标检测的深度主动学习
作者： Zhenshen Qu, Pengbo Zhao
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08793

【8】 Self-Guided Adaptation: Progressive Representation Alignment for Domain Adaptive Object Detection
自引导自适应：用于域自适应目标检测的渐进式表示对齐
作者： Zongxian Li, Yonghong Tian
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08777

【9】 “Who is Driving around Me?” Unique Vehicle Instance Classification using Deep Neural Features
"谁在我身边开车？"使用深度神经特征的唯一车辆实例分类
作者： Tim Oosterhuis, Lambert Schomaker
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08771

【10】 ElixirNet: Relation-aware Network Architecture Adaptation for Medical Lesion Detection
ElixirNet：用于医疗病变检测的关系感知网络体系结构自适应
作者： Chenhan Jiang, Nong Xiao
备注：7 pages, 5 figure, AAAI2020
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08770

【11】 Dense Crowds Detection and Surveillance with Drones using Density Maps
使用密度地图的无人机对密集人群的检测和监视
作者： Javier Gonzalez-Trejo, Diego Mercado-Ravell
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08766

【12】 Unique Class Group Based Multi-Label Balancing Optimizer for Action Unit Detection
基于唯一类组的多标签平衡优化器用于动作单元检测
作者： Ines Rieger, Dominik Seuss
备注：Accepted at the 15th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition 2020, Workshop “Affect Recognition in-the-wild: Uni/Multi-Modal Analysis & VA-AU-Expression Challenges”. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2002.03238
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08751

【13】 Out-of-Distribution Detection in Multi-Label Datasets using Latent Space of $β$-VAE
使用 $β$-vae潜在空间的多标签数据集中的分布外检测
作者： Vijaya Kumar Sundar, Abhishek Dubey
备注：Workshop on Assured Autonomy (WAAS) -2020
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08740

【14】 Fast Distance-based Anomaly Detection in Images Using an Inception-like Autoencoder
基于距离的快速图像异常检测
作者： Natasa Sarafijanovic-Djukic, Jesse Davis
备注：22nd International Conference on Discovery Science, DS 2019
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08731

【15】 Leveraging Frequency Analysis for Deep Fake Image Recognition
利用频率分析进行深度伪图像识别
作者： Joel Frank, Thorsten Holz
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08685

【16】 Detecting Deepfakes with Metric Learning
利用度量学习检测深度伪造
作者： Akash Kumar, Arnav Bhavsar
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08645

【17】 Depth Potentiality-Aware Gated Attention Network for RGB-D Salient Object Detection
深度电位感知的门控注意网络在RGB-D凸起目标检测中的应用
作者： Zuyao Chen, Qingming Huang
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08608

【18】 Detecting Lane and Road Markings at A Distance with Perspective Transformer Layers
用透视变压器层检测远处的车道和道路标记
作者： Zhuoping Yu, Junqiao Zhao
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08550

【19】 Evaluating Salient Object Detection in Natural Images with Multiple Objects having Multi-level Saliency
具有多级显著性的多目标自然图像中凸起目标检测的评价
作者： Gökhan Yildirim, Sabine Süsstrunk
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08514

【20】 Detecting Pancreatic Adenocarcinoma in Multi-phase CT Scans via Alignment Ensemble
对齐集合在多期CT扫描中检测胰腺癌的研究
作者： Yingda Xia, Alan L. Yuille
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08441

【21】 Synthesize then Compare: Detecting Failures and Anomalies for Semantic Segmentation
合成然后比较：为语义分割检测故障和异常
作者： Yingda Xia, Alan Yuille
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08440

【22】 Overinterpretation reveals image classification model pathologies
过度解读揭示图像分类模型病理
作者： Brandon Carter, David Gifford
链接：https://arxiv.org/abs/2003.08907

【23】 Extremal Region Analysis based Deep Learning Framework for Detecting Defects
基于极值区域分析的缺陷检测深度学习框架
作者： Zelin Deng, Colleen P. Bailey
链接：https://arxiv.org/abs/2003.0852

[其他]
【1】 A Matlab Toolbox for Feature Importance Ranking
特征重要性排序的Matlab工具箱
作者： Shaode Yu, Yaoqin Xie
链接：https://arxiv.org/abs/2003.0873

【2】 Addressing the Memory Bottleneck in AI Model Training
解决AI模型训练中的内存瓶颈问题
作者： David Ojika, Prashant Shah
备注：Presented at Workshop on MLOps Systems at MLSys 2020 Conference, Austin TX
链接：https://arxiv.org/abs/2003.0873

更多文章参考原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/114655178