被录用论文之一为“Uncertainty-aware Joint Salient Object and Camouflaged Object Detection”,是CVPR口头报告,第一作者为研二学生李艾轩,由我校、澳大利亚国立大学以及瑞士洛桑联邦理工大学合作完成。该论文围绕视觉显著性物体检测与伪装性物体检测任务的相互对立与学习展开,提出了基于不确定性感知的显著性物体检测和伪装物体检测的联合学习网络,建模网络预测的置信度,并通过深入挖掘两任务间的相关性,利用显著性物体和伪装物体的矛盾对立属性,使相互对立的显著性物体检测与伪装物体检测任务相互帮助。

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目标检测,也叫目标提取,是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术,用于检测数字图像和视频中特定类别的语义对象(例如人,建筑物或汽车)的实例。深入研究的对象检测领域包括面部检测和行人检测。 对象检测在计算机视觉的许多领域都有应用,包括图像检索和视频监视。

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