最新最全论文合集——深度学习在智能机器人中的应用
作者:互联网
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行人属性识别,目的是从输入图像中挖掘行人的属性信息。行人属性识别挖掘得到的是行人的高层语义信息,这些信息和低层特征不同,对视角变换和成像条件的变化比较鲁棒。计算机视觉领域的很多算法,如ReID和行人检测,都会集成行人的属性信息以提升算法的鲁棒性。虽然,RAP领域已经有了很多的研究成果,但因为视角、光线、分辨率等因素的影响,它仍然是一个很有挑战性的领域。早期的行人属性识别领域主要用的是手工设计的低层特征,如HOG、SIFT,再结合分类算法SVM和条件随机场(CRF),这些算法在实际应用中的效果不理想。近年来,随着深度学习的发展,也出现了很多的基于深度学习的RAP算法。
该论文集共收录23篇论文,引用最多的论文为Multi-label Image Recognition by Recurrently Discovering Attentional Regions。
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