2019CVPR 待读论文

本文介绍两项计算机视觉技术:AdaptiveNMS方法用于优化密集人群中的人群检测;VRSTC网络通过恢复遮挡信息改进视频中行人重识别的准确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1. Adaptive NMS: Refining Pedestrian Detection in a Crowd (Songtao Liu, Di Huang, Yunhong Wang)

论文主要目的判断预测目标周围的密集和稀疏情况,提出自适应的非极大值抑制方法。

 

2. VRSTC: Occlusion-Free Video Person Re-Identification (Ruibing Hou, Bingpeng Ma, Hong Chang, Xinqian Gu, Shiguang Shan, Xilin Chen)

提出时空补全网络,恢复遮挡部位的信息,对视频行人重识别。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值