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[計算機視覺論文速遞] 2018-06-12

08-18
[計算機視覺論文速遞] 2018-06-12

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導言

這篇文章有4篇論文速遞信息，涉及CNN pruning、新的人臉識別數據集、森林樹木分類和交通標誌檢測等方向。

來源：CVer微信公眾號

編輯: Amusi

校稿: Amusi

前戲

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CNN

《Accelerator-Aware Pruning for Convolutional Neural Networks》

arXiv 2018

submitted to IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video

Typical PE structures: (a) MWMA and (b) MWSA.

Process of a channel-axis-parallel CNN accelerator

arxiv.org/abs/1804.0986

Face

《Pushing the Limits of Unconstrained Face Detection: a Challenge Dataset and Baseline Results》

arXiv 2018

Sample annotated images from the proposed UFDD dataset

Abstract：人臉識別在過去幾年中取得了巨大的進步，每年都有新的里程碑被超越。雖然諸如尺度（scale），姿態（pose），外觀上的巨大變化等許多挑戰已被成功解決，但仍存在若干問題，這些問題未被現有方法或數據集專門捕獲。在這項工作中，我們確定需要研究界關注的下一組挑戰，並收集涉及這些問題的新圖像數據集，例如基於差的天氣，運動模糊，焦點模糊等。我們證明，在最先進的探測器和真實世界需求的性能方面存在相當大的差距。因此，為了進一步加強對無約束人臉檢測的研究，我們提出了一種新的帶注釋的無約束人臉檢測數據集（UFDD），其中有幾個挑戰和基準最近的方法。此外，我們對這些方法的結果和失敗案例進行了深入分析。數據集以及baseline 結果將在適當的時候公布。

arXiv：arxiv.org/abs/1804.1027

Image Classification

《Automatic classification of trees using a UAV onboard camera and deep learning》

arXiv 2018

Extracted each class sample

Abstract：使用遙感數據自動分類樹木一直是許多科學家和土地使用管理者的夢想。最近，無人駕駛飛行器（UAV）一直被認為是遙感森林的一種易於使用且具有成本效益的工具，深度學習因其在機器視覺方面的能力而備受關注。在這項研究中，我們使用商業的無人機和公開數據進行深度學習，我們構建了用於樹木自動分類的機器視覺系統。在我們的方法中，我們將森林的無人機攝影圖像分割成單獨的樹冠（tree arxiv.org/abs/1804.1039

Traffic Sign Detection

《Localized Traffic Sign Detection with Multi-scale Deconvolution Networks》

arXiv 2018

Convolutional Residual Network(CRN)

Multiple traffic signs in the object image

Abstract：通過深度學習進行有效的交通標誌檢測對自動駕駛起著至關重要的作用。 但是，不同的國家有不同的交通標誌集合，使得本地化的交通標誌識別模型訓練成為一項繁瑣而艱巨的任務。為解決計算複雜演算法需要花費大量時間和檢測局部交通標誌的模糊和亞像素圖像的比率低的問題，我們提出了多尺度卷積網路（Multi-Scale Deconvolution Networks，MDN），它將多尺度卷積神經網路 解卷積子網路，導致高效可靠的本地化交通標誌識別模型的培訓。與中國交通標誌數據集（CTSD）和德國交通標誌基準（GTSRB）等本地化交通標誌基準的經典演算法相比，所提出的MDN是有效的。

arXiv：arxiv.org/abs/1804.1042

【論文速遞】專題回顧

[1] [計算機視覺論文速遞] 2018-06-08

[2] [計算機視覺論文速遞] 2018-06-06

[3] [計算機視覺論文速遞] 2018-05-29

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