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论文： Squeeze-and-Excitation NetworksSqueeze-and-Excitation Networks（SENet）是由自动驾驶公司Momenta在2017年公布的一种全新的图像识别结构，它通过对特征通道间的相关性进行建模，把重要的特征进 …
论文题目：Gait Recognition via Semi-supervised Disentangled Representation Learning to Identity and Covariate Features 通过半监督解耦 表示学习 身份和协变特征的步态识别 摘要 现有的步态识别方法通常侧重于学习与协变量（如携带状态、服装、步行速度和视角）不变性的身份特征，很少涉及从协变量方面学习特征，当 …
主体特征通过基于流的方法，学习偏移量变形目标内部像素特征生成，边界特征则可通过输出特征图减去主体特征获得。 论文动机：边界像素分类是困难的，解耦成主体特征会提升目标内部像素的一致性(减少了来自边界损失带来的噪声)；解耦成边缘特征可以专门设计针对边界像素进行难例挖掘的 ...
你真的会引用参考文献吗？我不信关注我 为学术期刊点赞！！ 在一篇论文中，引用参考文献论证自己的观点或者理念是十分必要的。对于别人已经研究过的内容，我们便不需要重复的实验研究，通过参考文献的引 …
中国知网知识发现网络平台—面向海内外读者提供中国学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书等各类资源统一检索、统一导航、在线阅读和下载服务。对于每一位大学生而言，中国知网是最重要的论文检索平台，在这里可以获取最全的中文文献。
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主体特征通过基于流的方法，学习偏移量变形目标内部像素特征生成，边界特征则可通过输出特征图减去主体特征获得。 论文动机：边界像素分类是困难的，解耦成主体特征会提升目标内部像素的一致性(减少了来自边界损失带来的噪声)；解耦成边缘特征可以专门设计针对边界像素进行难例挖掘的 ...
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