今日最新汽车资讯CVPR 2020论文推荐元转移学习ABCNet动态图像检索与点云分类框架相伴

今日最新汽车资讯：CVPR 2020论文精选，元转移超分辨率；ABCNet文本定位；动态图像检索优化；点云分类革新相伴

论文名称：12-in-1: Multi-Task Vision and Language Representation Learning

作者：Jiasen Lu

发表时间：2019/12/11

论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/13547?from=leiphonecolumn_paperreview0324

推荐原因：

本文开创性地提出了多任务视觉和语言表示学习方法，解决了数据调度问题。通过在12个数据集上进行实验，证明了这种方法可以避免过度训练或训练不足，为后续研究带来了新的思路。

论文名称：Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution

作者：Soh Jae Woong /Cho Sunwoo /Cho Nam Ik

发表时间：2020/2/27

论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/12829?from=leiphonecolumn_paperreview0324

推荐原因：

这篇文章被CVPR 2020接收，并且针对零样本超分辨率问题提出了一种元转移学习方法。这一方法可以利用外部和内部信息，一次梯度更新就能产生可观结果，对于快速适应给定的图像条件具有重要意义。

论文名称：ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network

作者：Liu Yuliang /Chen Hao /Shen Chunhua /He Tong /Jin Lianwen /Wang Liangwei

发表时间：2020/2/24

论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/12441?from=leiphonecolumn_paperreview0324

推荐原因：

这篇文章提供了一种实时场景文本定位的自适应贝塞尔曲线网络（ABCNet），它能够以高效的方式处理任意形状的文字，这对于提升检测速度和准确性具有重要意义。

论文名称：“Sketch Less for More: On-the-Fly Fine-Grained Sketch Based Image Retrieval”

作者:Bhunia Ayan Kumar/Yang Yongxin/Hospedales Timothy M./Xiang Tao/Song Yi-Zhe

发表时间: 2020年2月24日

论文链接: https://paper.yanxishe.com/review/12442?from=leiphonecolumn_paperreview0324

推荐理由:

这篇文章为解决基于草图细粒度图像检索的问题提出了创新框架。该框架采用强化学习策略及奖励方案来提高检索效率。在两个公开可用的细粒度草图检索数据集上的实验显示，该方法比当前最佳性能更好。

论文名称：“PointAugment: an Auto-Augmentation Framework for Point Cloud Classification”

作者:Liu Ruihui/Li Xianzhi/Heng Pheng-Ann/Fu Chi-Wing

发表时间: 2020年2月25日

论文链接: https://paper.yanxishe.com/review/12686?from=leiphonecolumn_paperreview0324

推荐理由:

这篇文章提出了一个名为PointAugment的自动增强点云分类框架，该框架通过对抗学习策略共同优化增强器网络与分类网络，以生成最适合分类器的增强样本。该框架得到了改善形状分类与检索中的有效性和鲁棒性的验证。