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机译:对象检测的基于潜在可变形的零件的表示的端到端学习
Sorbonne Univ CNRS Lab Informat Paris 6 LIP6 F-75005 Paris France;
Conservatoire Natl Arts &
Metiers CEDRIC 292 Rue St Martin F-75003 Paris France;
Thales Land &
Air Syst 2 Ave Gay Lussac F-78990 Elancourt France;
Sorbonne Univ CNRS Lab Informat Paris 6 LIP6 F-75005 Paris France;
Object detection; Fully convolutional network; Deep learning; Part-based representation; End-to-end latent part learning;
机译:对象检测的基于潜在可变形的零件的表示的端到端学习
机译:单一草图的基于零件的可变形对象检测
机译:用于物体检测的可变形零件的模型传输
机译:融合通用对象和基于零件的可变形模型以进行弱监督的对象检测
机译:形状感知作为基于模态的基于零件的3D对象中心形状表示的贝叶斯推理
机译:增强的AdaBoost学习用于使用局部模式表示进行对象检测
机译:通过区域建议对物体检测的可变形零件模型进行弱监督学习