<kbd id="l4i1tamn"></kbd><address id="l4i1tamn"><style id="l4i1tamn"></style></address><button id="l4i1tamn"></button>

              <kbd id="oeyrm0mp"></kbd><address id="oeyrm0mp"><style id="oeyrm0mp"></style></address><button id="oeyrm0mp"></button>

                      <kbd id="i7gwph84"></kbd><address id="i7gwph84"><style id="i7gwph84"></style></address><button id="i7gwph84"></button>

                              <kbd id="s5a2y1c4"></kbd><address id="s5a2y1c4"><style id="s5a2y1c4"></style></address><button id="s5a2y1c4"></button>

                                      <kbd id="bc60stex"></kbd><address id="bc60stex"><style id="bc60stex"></style></address><button id="bc60stex"></button>

                                              <kbd id="4w933e6w"></kbd><address id="4w933e6w"><style id="4w933e6w"></style></address><button id="4w933e6w"></button>

                                                      <kbd id="a7y2smkr"></kbd><address id="a7y2smkr"><style id="a7y2smkr"></style></address><button id="a7y2smkr"></button>

                                                              <kbd id="tcez09h6"></kbd><address id="tcez09h6"><style id="tcez09h6"></style></address><button id="tcez09h6"></button>

                                                                      <kbd id="2uofhzwe"></kbd><address id="2uofhzwe"><style id="2uofhzwe"></style></address><button id="2uofhzwe"></button>

                                                                          皇冠足彩

                                                                          當前位置: 首頁 > 焦點新聞 > 正文

                                                                          皇冠足彩學子論文被國際計算機視覺頂級會議ICCV錄用

                                                                          【来源:澳门皇冠足彩 | 發佈日期:2019-07-24 】

                                                                          最近,國際計算機視覺會議(ICCV2019)(國際計算機視覺會議)的官方網站公佈了該論文的最終結果。選擇了樑雪峯教授,王爽教授和焦立成教授的兩篇論文 。一個人被聘爲口頭,另一個是海報。第一作者和第一位學生作者是博士生和研究生李豔鳳。

                                                                          ICCV2019將於10月29日至11月2日在韓國首爾的COEX會議中心舉行 。今年,會議共收到有效提交的4,303份,比上屆增加了100%,共收到1,077篇論文 ,錄取率約爲25.02%。其中890人爲海報 ,187人爲口服,口頭文章僅爲4.3%。

                                                                          DF3C9C46A7183FC602834B7935C_75CF2866_247F3.png

                                                                          ICCV的全稱是由IEEE主持的IEEE國際計算機視覺會議 ,國際計算機視覺會議,以及計算機視覺模式識別會議(CVPR)和歐洲計算機視覺會議(ECCV)三個頂級會議 ,稱爲計算機視覺方向  。澳大利亞ICT學術會議排名和中國計算機學會等機構被評爲最高級別的學術會議  ,在業界備受推崇。與在美國每年舉辦一次的CVPR和僅在歐洲舉辦的ECCV不同,ICCV每兩年在全球舉辦一次 。 ICCV會議時間通常爲四到五天,相關領域的專家將介紹最新的研究成果。

                                                                          AFD-Net:聚合特徵差異學習用於跨光譜圖像補丁匹配提出了具有不同特徵特徵的學習網絡AFD-Net  ,其使用多級特徵差異來解決圖像塊匹配任務 。同時 ,爲了保持跨域特徵的不變性 ,作者使用IN和BN去除異構圖像之間的差異並保持特徵的可辨性。 AFD-Net利用區間餘弦損失函數(LMCL)對網絡進行優化  ,進一步提高了網絡特徵的可辨性,解決了異構和同源圖像塊匹配的問題  ,提高了匹配精度。

                                                                          6DDB370DC44F89E4EDB2CE046B8_5E83DE0B_3C390.png

                                                                          海報發表了“更好更快的:圖像補丁匹配的指數損失” ,提出了基於三重和連體的指數損失。與線性損失函數相比 ,損失可以對不同難度的訓練樣本應用相應的權重 ,即減少簡單樣本的權重,更加註重難點樣本,從而加速網絡收斂 。此外 ,損失可以應用於度量學習和描述性子學習網絡。爲了更好地利用困難樣品,該方法同時開採困難的陽性和陰性樣品  。結合困難的樣本挖掘策略,在同源性 ,異構圖像塊匹配任務和圖像檢索任務中,指數損失得到了改善 。

                                                                          0CE4EBBBC32E4AAE1D1989BE57B_8570317D_20C61.png

                                                                          關閉