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[检测分类相关]：
【1】 Volumetric landmark detection with a multi-scale shift equivariant neural network
基于多尺度移位等变神经网络的体积地标检测
作者： Tianyu Ma, Mert R. Sabuncu
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01639
【2】 Rethinking Zero-shot Video Classification: End-to-end Training for Realistic Applications
重新思考零镜头视频分类：针对实际应用的端到端培训
作者： Biagio Brattoli, Krzysztof Chalupka
备注：Accepted for publication at CVPR 2020
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01455
【3】 UDD: An Underwater Open-sea Farm Object Detection Dataset for Underwater Robot Picking
UDD：一个用于水下机器人拾取的水下公海农场目标检测数据集
作者： Zhihui Wang, Xin Fan
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01446
【4】 DeepSperm: A robust and real-time bull sperm-cell detection in densely populated semen videos
DeepSperm：在密集的精液视频中进行健壮和实时的公牛精子细胞检测
作者： Priyanto Hidayatullah, Supraptono Supraptono
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01395
【5】 multi-patch aggregation models for resampling detection
用于重采样检测的多块聚集模型
作者： Mohit Lamba, Kaushik Mitra
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01364
【6】 Trained Model Fusion for Object Detection using Gating Network
基于门控网络的目标检测训练模型融合
作者： Tetsuo Inoshita, Gaku Nakano
备注：Accepted to ACPR 2019
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01288
【7】 Towards Noise-resistant Object Detection with Noisy Annotations
面向具有噪声注释的抗噪声对象检测
作者： Junnan Li, Steven Hoi
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01285
【8】 Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud
POINT-GNN：用于点云中3D对象检测的图形神经网络
作者： Weijing Shi, Ragunathan (Raj) Rajkumar
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01251
【9】 Unsupervised Domain Adaptation for Mammogram Image Classification: A Promising Tool for Model Generalization
用于乳房X光图像分类的无监督域自适应：一种有希望的模型泛化工具
作者： Yu Zhang, Xiaoqin Wang
备注：Accepted by C-MIMI 2019 as a scientific abstract
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01111
【10】 Learning from Suspected Target: Bootstrapping Performance for Breast Cancer Detection in Mammography
从可疑目标中学习：乳腺X线摄影中乳腺癌检测的自举性能
作者： Li Xiao, Yi Zhao
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01109
【11】 Compact Surjective Encoding Autoencoder for Unsupervised Novelty Detection
用于无监督新颖性检测的紧凑满射编码自动编码器
作者： Jaewoo Park, Andrew Beng Jin Teoh
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01665
[分割/语义相关]：
【1】 Gastric histopathology image segmentation using a hierarchical conditional random field
基于分层条件随机场的胃组织病理学图像分割
作者： Changhao Sun, Xiaoyan Li
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01302
【2】 LiDARNet: A Boundary-Aware Domain Adaptation Model for Lidar Point Cloud Semantic Segmentation
LiDARNet：一种边界感知的Lidar点云语义分割的域自适应模型
作者： Peng Jiang, Srikanth Saripalli
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01174
【3】 BUSU-Net: An Ensemble U-Net Framework for Medical Image Segmentation
Busu-net：一种用于医学图像分割的集成U-net框架
作者： Wei Hao Khoong
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01581
【4】 DDU-Nets: Distributed Dense Model for 3D MRI Brain Tumor Segmentation
ddu-Nets：用于3D MRI脑肿瘤分割的分布式密集模型
作者： Hanxiao Zhang, Guang-Zhong Yang
链接：https://arxiv.org/abs/2003.01337
【5】 Visualizing intestines for diagnostic assistance of ileus based on intestinal region segmentation from 3D CT images
基于3D CT图像的肠区分割的肠可视化以辅助肠梗阻的诊断
作者： Hirohisa Oda, Kensaku Mori
链接：https://arxiv.org/abs/2003.0129
[其他]：
【1】 RandomNet: Towards Fully Automatic Neural Architecture Design for Multimodal Learning
RandomNet：面向多模态学习的全自动神经结构设计
作者： Stefano Alletto, Guillaume Rabusseau
链接：https://arxiv.org/abs/2003.0118
