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[检测分类相关]：
【1】 SynCGAN: Using learnable class specific priors to generate synthetic data for improving classifier performance on cytological images
SynCGAN：使用可学习的类特定先验来生成合成数据，以提高分类器在细胞学图像上的性能
作者： Soumyajyoti Dey, Nibaran Das
链接：https://arxiv.org/abs/2003.05712
【2】 EDC3: Ensemble of Deep-Classifiers using Class-specific Copula functions to Improve Semantic Image Segmentation
EDC3：使用类特定Copula函数改进语义图像分割的深度分类器集成
作者： Somenath Kuiry, Mita Nasipuri
链接：https://arxiv.org/abs/2003.05710
【3】 ARAE: Adversarially Robust Training of Autoencoders Improves Novelty Detection
ARAE：自动编码器的敌方健壮训练提高了新颖性检测
作者： Mohammadreza Salehi, Hamid R. Rabiee
链接：https://arxiv.org/abs/2003.05669
【4】 Highly Efficient Salient Object Detection with 100K Parameters
100K参数的高效凸起目标检测
作者： Shang-Hua Gao, Shuicheng Yan
链接：https://arxiv.org/abs/2003.05643
【5】 Arbitrary-Oriented Object Detection with Circular Smooth Label
基于圆形平滑标签的任意方向目标检测
作者： Xue Yang, Junchi Yan
链接：https://arxiv.org/abs/2003.05597
【6】 ZSTAD: Zero-Shot Temporal Activity Detection
ZSTAD：零射时间活动检测
作者： Lingling Zhang, Alexander Hauptmann
链接：https://arxiv.org/abs/2003.05583
【7】 VSGNet: Spatial Attention Network for Detecting Human Object Interactions Using Graph Convolutions
VSGNet：利用图卷积检测人类对象相互作用的空间注意网络
作者： Oytun Ulutan, B.S. Manjunath
备注：Accepted in IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2020)
链接：https://arxiv.org/abs/2003.05541
【8】 Confidence Guided Stereo 3D Object Detection with Split Depth Estimation
基于分割深度估计的置信度导引立体3D目标检测
作者： Chengyao Li, Steven L. Waslander
链接：https://arxiv.org/abs/2003.05505
【9】 Intensity Scan Context: Coding Intensity and Geometry Relations for Loop Closure Detection
强度扫描上下文：环路闭合检测的编码强度和几何关系
作者： Han Wang, Lihua Xie
备注：Accepted in International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2003.0565
