GCN-Based Linkage Prediction for Face Clustering on Imbalanced Datasets: An Empirical S...
發(fā)簡信
IP屬地：浙江
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2022-03-25
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2022-03-24
A Survey of Image Clustering: Taxonomy and Recent Methods 摘要——圖像聚類是計算機視覺領(lǐng)域的一個基本問題。在本次調(diào)查...
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GRAPH CLUSTERING WITH THE WEAK SUPERVISION FROM GRAPH LABELS
摘要 圖聚類，它以無監(jiān)督的方式給定節(jié)點特征和邊連接的集合對圖的節(jié)點進行聚類，長期以來一直在圖學(xué)習(xí)中進行研究，并且在某些應(yīng)用中是必不可少的。雖然這項任務(wù)很常見，但在實踐中會出現(xiàn)...
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UAC: An Uncertainty-Aware Face Clustering Algorithm
我們研究了利用人臉圖像中的不確定性來提高人臉聚類質(zhì)量的方法。我們觀察到，在對隱含建模不確定性的概率面部表示進行聚類時，流行的聚類算法不會產(chǎn)生更好質(zhì)量的聚類——這些算法預(yù)測的聚...
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Online Pseudo Label Generation by Hierarchical Cluster Dynamics for Adaptive Person Re-identifica...
自適應(yīng)人員重新識別（adaptive ReID）旨在將學(xué)習(xí)到的知識從標記的源域轉(zhuǎn)移到未標記的目標域。交替生成偽標簽和優(yōu)化訓(xùn)練模型的基于偽標簽的方法在該領(lǐng)域表現(xiàn)出極大的有效性。...
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2021-01-21
摘要 人臉聚類最近吸引了越來越多的研究興趣，以利用網(wǎng)絡(luò)上的大量人臉圖像。圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）由于其強大的表示能力而實現(xiàn)了最先進的性能。然而，現(xiàn)有的基于 GCN 的方法主要根據(jù)...
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transformer in cv
transformer是一種主要基于自注意力機制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最初應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域。受到transformer強大的表示能力的啟發(fā)，研究人員提議將transforme...
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DSGCN
近年來，人臉識別技術(shù)取得了長足的進步，其性能達到了很高的水平。將其提升到一個新的水平需要相當大的數(shù)據(jù)，這將涉及極高的注釋成本。因此，利用未標記的數(shù)據(jù)成為一種有吸引力的選擇。最...
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Learn to Cluster Faces via Pairwise Classification
摘要 人臉聚類在利用大量未標記的人臉數(shù)據(jù)中起著至關(guān)重要的作用。最近，基于圖的人臉聚類方法因其令人滿意的性能而越來越受歡迎。然而，它們通常會遭受過多的內(nèi)存消耗，尤其是在大規(guī)模圖...
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DENSITY-BASED CLUSTERING WITH KERNEL DIFFU- SION
摘要—找到合適的密度函數(shù)對于基于密度的聚類算法（如 DBSCAN 和 DPC）至關(guān)重要。這些算法中通常使用與單位 d 維歐幾里得球的指示函數(shù)相對應(yīng)的樸素密度。這種密度會因在復(fù)...
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DA-Net
聚類在研究和工業(yè)中有許多應(yīng)用。但是，傳統(tǒng)的聚類方法（例如K-means，DBSCAN和HAC）強加了過于簡化的假設(shè)，因此不適合面對聚類。為了適應(yīng)現(xiàn)實問題的分布，一種自然的方法...
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Efficient Large-Scale Face Clustering Using an Online Mixture of Gaussians
摘要：在這項工作中，我們解決了大規(guī)模在線人臉聚類的問題：給定一個連續(xù)的未知人臉流，創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫，根據(jù)他們的身份對傳入的人臉進行分組。每次有新面孔出現(xiàn)時，都必須更新數(shù)據(jù)庫。此...
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VEGCN
人臉聚類是利用未標記人臉數(shù)據(jù)的必不可少的工具，它具有廣泛的應(yīng)用程序，包括人臉注釋和檢索。最近的工作表明，有監(jiān)督的聚類可以帶來顯著的性能提升。但是，它們通常涉及啟發(fā)式步驟，并且...
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OSD-GCN
人臉聚類由于其在實踐中的廣泛應(yīng)用而成為一項重要任務(wù)?；趫D的人臉聚類方法最近取得了長足的進步，并取得了最新的技術(shù)成果。學(xué)習(xí)區(qū)分節(jié)點特征是進一步提高基于圖形的面部聚類性能的關(guān)鍵...
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@汋棽 看一下是不是dicom無法讀取文件，換個讀取方法試試？
python實現(xiàn)CT窗寬窗位的調(diào)整（即指定HU值保存圖像）
最近一直在做實驗，所以好久沒有更新了，先把上周做的一些小的實驗貼出來供大家分享。 在醫(yī)生診斷時，是會將CT圖像調(diào)整成不同的窗來處理的。比如說肺部CT吧，肺窗（窗寬為2000，...
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圖像質(zhì)量評價標準簡介1. 人類視覺系統(tǒng)（HVS） a) 從空間頻域來看，人眼是一個低通線性系統(tǒng) b) 人眼對亮度的響應(yīng)具有對數(shù)非線性性質(zhì) c) 人類對亮度信號的空間分辨率大于對色度信號的空間分辨...
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Learning Hierarchical Graph Neural Networks for Image Clustering
摘要 我們提出了一個層次圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）模型，該模型學(xué)習(xí)如何使用一組圖像訓(xùn)練集，將一組圖像聚類成未知數(shù)量的身份，該訓(xùn)練集使用屬于不相交身份集的標簽進行注釋。我們的分層 G...
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文章學(xué)習(xí)48“Controllable List-wise Ranking for Universal No-reference Image Quality Assessment”本文是arxiv上的一篇文章，作者是廣州大學(xué)的，據(jù)作者所說是在under review階段，本文在IQA的意義有點像今年CVPR的CBD-Net在image denoisin...
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文章學(xué)習(xí)47“Blind Predicting Similar Quality Map for Image Quality Assessment”本文是CVPR2018年中國傳媒大學(xué)發(fā)的一篇關(guān)于IQA的文章，同期CVPR北大也有發(fā)一篇“Hallucinated-IQA: No-Reference Image Quali...