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Sato / Han

Computer Vision - ACCV 2020 Workshops

15th Asian Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, November 30 - December 4, 2020, Revised Selected Papers

Medium: Buch
ISBN: 978-3-030-69755-6
Verlag: Springer
Erscheinungstermin: 24.02.2021
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This book constitutes the refereed post-conference proceedings of four workshops held at the 15th Asian Conference on Computer Vision, ACCV 2020, which was held in Kyoto, Japan, in November/ December 2020.*

The 13 papers were carefully reviewed and selected from the following two workshops: Machine Learning and Computing for Visual Semantic Analysis (MLCSA) and Multi-Visual-Modality Human Activity Understanding (MMHAU).

*The conference and workshops were held virtually.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783030697556
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-030-69755-6
  • Verlag: Springer
  • Erscheinungstermin: 24.02.2021
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2021
  • Serie: Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics
  • Produktform: Kartoniert, Paperback
  • Gewicht: 324 g
  • Seiten: 199
  • Format (B x H x T): 155 x 235 x 12 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

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Herausgeber

Spatial and Channel Attention Modulated Network for Medical Image Segmentation.- Parallel-Connected Residual Channel Attention Network for Remote Sensing Image Super-Resolution.- Unsupervised Multispectral and Hyperspectral Image Fusion with Deep Spatial and Spectral Priors.- G-GCSN: Global Graph Convolution Shrinkage Network for Emotion Perception from Gait.- Cell Detection and Segmentation in Microscopy Images with Improved Mask R-CNN.- BdSL36: A Dataset for Bangladeshi Sign Letters Recognition.- 3D Semantic Segmentation for Large-Scale Scene Understanding.- A Weakly Supervised Convolutional Network for Change Segmentation and Classification.- Visible and Thermal Camera-based Jaywalking Estimation using a Hierarchical Deep Learning Framework.- Towards Locality Similarity Preserving to 3D Human Pose Estimation.- Iterative Self-distillation for Precise Facial Landmark Localization.- Multiview Similarity Learning for Robust Visual Clustering.- Real-time Spatio-temporal Action Localization via Learning Motion Representation.