【今日CV 计算机视觉论文速览第105期】Thu, 25 Apr 2019_multi label weather recognition wzgwzg-优快云博客

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今日CS.CV 计算机视觉论文速览
Thu, 25 Apr 2019
Totally 31 papers
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Interesting:

?MsDNN多尺度图像超分辨, 两个降采样的低分辨空间中首先处理以减小计算量，随后利用多尺度残差块来处理图像，并比较了多尺度稠密连接块的性能。(from 复旦)
提出的两种多尺度模型：
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code:https://github.com/shangqigao/gsq-image-SR
ref：NTIRE 超分辨挑战赛：https://competitions.codalab.org/competitions/21439
ntire：http://www.vision.ee.ethz.ch/ntire19/

?基于图像方法检测恶意软件, 通过将恶意软件的二进制文件作为图像处理，减小了特征工程的难度，并利用大规模图像分类的方法来实现有效的恶意软件检测。作者从有效性、可靠性和恢复性等方面阐述了这一新的研究视角。(from 英特尔)
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?CHUNKFLOW, 大规模混合云处理大型3D图像卷积，用于处理医疗图像中T,P级数据。通过将图像体分为有重叠的chunk，并利用分布式卷积进行处理而后融合得到最终结果，实现了大规模数据的高性能处理。(from 普林斯顿)
系统架构图：
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一个实际的例子和数据处理流程：

典型的处理架构和图像分片处理流程：
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?VIA,VGG Image Annotator, 来自牛津VGG组推出的标注工具，一个轻量化的基于web的标注工具，在学术界和工业界得到了广泛应用。(from 牛津大学)
简单的界面：
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不同的标注类型：

多样化设置：

还可以从url导入数据集，带有自动人脸捕捉和纠错功能。可用于视频等多种形态数据，广泛可用的插件。

code:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/via_wikimedia_demo.html
2http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/via-0.0.1.html (add “.txt” suffix to view source code)
3https://gitlab.com/vgg/via/blob/master/CodeDoc.md
4https://gitlab.com/vgg/via
类似的工具MIT labelMe：http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0/

?OperatorNet:基于不同操作子恢复三维形貌, (from 巴黎综合理工大学)
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?ViDeNN视觉盲去噪, 分别在每一帧上进行空间去噪，在三个连续帧上进行时间去噪。两个过程都是基于残差的方法进行处理(from 代尔夫特理工)
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去噪的结果，表面残差去噪很有效：

code:http://jvgemert.github.io/

?ICTM,迭代卷积阈值法用于图像分割, 一种包含了保真项和正则项的能量最小化函数。在ICTM中两个物体的边界隐式的表示为他们的特征方程。保真项由特征方程的线性组合构成，而正则项则由热核卷积构成。(from 犹他州立大学)
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初始化和迭代后的分割：

code:https://www.math.utah.edu/~dwang/ICTM_CV.zip
http://www.imagecomputing.org/~cmli/code/