刘圣军教授课题组在计算机多媒体顶会ACM MM2020发表研究成果

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近来,计算机多媒体国际会议ACM International Conference on Multimedia (ACM MM) 2020发布选用成果,中南大学数学与计算学院刘圣军教授团队一篇题为“Deep Structural Contour Detection”的论文当选。ACM MM是计算机多媒体的尖端会议,被我国计算机学会认定为A类会议。该文榜首作者为邓若曦博士,通讯作者为刘圣军教授,中南大学数学与计算学院是仅有完结单位。

物体的概括提取在计算机视觉和多媒体范畴有着广泛的使用,包含物体盯梢,图画切割,网页banner的生成等。概括提取一般为作为这些使用的根底过程,起到柱石的效果。假如提取不精确,如提取了过量的噪声信息,非方针概括的纹路信息,则会由于差错的累积而影响整个体系的运转。为了战胜上述困难,该课题组提出一种新的神经网络丢失函数,经过比照深度神经网络输出和符号图画的计算量的差异,促进深度神经网络可以直接输出精确而明晰的物体概括。所提的深度网络模型在新丢失函数的协助下,在BSDS500数据集取得了现在最好的成果。该作业还验证了所提深度网络模型和丢失函数在人群计数使命的有效性。

该作业是刘圣军教授课题组在欧洲计算机视觉大会(ECCV)2018名为“earning to predict crisp boundaries”作业(邓若曦博士为榜首作者,刘圣军教授为通讯作者,中南大学数学与计算学院为榜首通讯单位)的连续。

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