Fugu-MT 論文翻訳(概要): Second-order Anisotropic Gaussian Directional Derivative Filters for Blob Detection

論文の概要: Second-order Anisotropic Gaussian Directional Derivative Filters for Blob Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00435v1
Date: Sun, 30 Apr 2023 09:32:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-02 15:15:10.223566
Title: Second-order Anisotropic Gaussian Directional Derivative Filters for Blob Detection
Title（参考訳）: ブロブ検出のための2次異方性ガウス方向微分フィルタ
Authors: Jie Ren, Wenya Yu, Jiapan Guo, Weichuan Zhang, Changming Sun
Abstract要約: 関心点検出手法は注目度が高く,画像検索や3次元再構成などのコンピュータビジョンタスクに広く利用されている。本研究では,複数スケールの2次異方性ガウス方向微分フィルタを用いて入力画像の平滑化を行い,新しいブロブ検出法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.777330356523954
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Interest point detection methods have received increasing attention and are widely used in computer vision tasks such as image retrieval and 3D reconstruction. In this work, second-order anisotropic Gaussian directional derivative filters with multiple scales are used to smooth the input image and a novel blob detection method is proposed. Extensive experiments demonstrate the superiority of our proposed method over state-of-the-art benchmarks in terms of detection performance and robustness to affine transformations.
Abstract（参考訳）: 関心点検出手法は注目度が高く,画像検索や3次元再構成などのコンピュータビジョンタスクに広く利用されている。本研究では,複数スケールの2次異方性ガウス方向導波フィルタを用いて入力画像の平滑化を行い,新しいブロブ検出法を提案する。アフィン変換に対する検出性能とロバスト性の観点から,提案手法が最先端ベンチマークよりも優れていることを示す。

関連論文リスト

Binocular-Guided 3D Gaussian Splatting with View Consistency for Sparse View Synthesis [53.702118455883095]
本稿では,ガウススプラッティングを用いたスパースビューから新しいビューを合成する新しい手法を提案する。私たちのキーとなるアイデアは、両眼画像間の両眼立体的一貫性に固有の自己超越を探索することにあります。我々の手法は最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-24T15:10:27Z)
UGAD: Universal Generative AI Detector utilizing Frequency Fingerprints [18.47018538990973]
本研究では,AI生成画像を検出するための新しいマルチモーダル手法を提案する。提案手法は,実画像とAI画像の識別精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-12T10:29:37Z)
2D-Malafide: Adversarial Attacks Against Face Deepfake Detection Systems [8.717726409183175]
2D-Malafideは, 顔深度検出システムに悪影響を与えるように設計された, 新規で軽量な対向攻撃である。従来の加法ノイズアプローチとは異なり、2D-マラフィドは少数のフィルタ係数を最適化し、頑健な逆方向の摂動を生成する。 FaceForensics++データセットを使用して実施された実験では、2D-Malafideがホワイトボックスとブラックボックスの設定の両方で検出性能を著しく低下させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-26T09:41:40Z)
Diffusion-based 3D Object Detection with Random Boxes [58.43022365393569]
既存のアンカーベースの3D検出方法は、アンカーの実証的な設定に依存しており、アルゴリズムはエレガンスを欠いている。提案するDiff3Detは,検出ボックスを生成対象として考慮し,拡散モデルから3次元オブジェクト検出のための提案生成へ移行する。推論段階では、モデルは予測結果にランダムボックスのセットを徐々に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-05T08:49:53Z)
Detecting Rotated Objects as Gaussian Distributions and Its 3-D Generalization [81.29406957201458]
既存の検出方法は、パラメータ化バウンディングボックス(BBox)を使用して(水平)オブジェクトをモデル化し、検出する。このような機構は回転検出に有効な回帰損失を構築するのに基本的な限界があると主張する。回転した物体をガウス分布としてモデル化することを提案する。 2次元から3次元へのアプローチを、方向推定を扱うアルゴリズム設計により拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-22T07:50:48Z)
Active Gaze Control for Foveal Scene Exploration [124.11737060344052]
本研究では,葉型カメラを用いた人間とロボットが現場を探索する方法をエミュレートする手法を提案する。提案手法は,同数の視線シフトに対してF1スコアを2～3ポイント増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-24T14:59:28Z)
Adversarial Domain Feature Adaptation for Bronchoscopic Depth Estimation [111.89519571205778]
そこで本研究では,深度推定のためのドメイン適応手法を提案する。提案する2段階構造は,まず,ラベル付き合成画像を用いた深度推定ネットワークを教師付きで訓練する。実験の結果,提案手法は実画像上でのネットワーク性能をかなりの差で向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-24T08:11:34Z)
Unsupervised Change Detection in Hyperspectral Images using Feature Fusion Deep Convolutional Autoencoders [15.978029004247617]
本研究の目的は,機能融合深部畳み込みオートエンコーダを用いた特徴抽出システムの構築である。提案手法は,全データセットの教師なし変更検出において,工法の状態よりも明らかに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-10T16:52:31Z)
Rotation Equivariant Feature Image Pyramid Network for Object Detection in Optical Remote Sensing Imagery [39.25541709228373]
本稿では、回転同値畳み込みに基づく画像ピラミッドネットワークである回転同変特徴像ピラミッドネットワーク(REFIPN)を提案する。提案するピラミッドネットワークは, 新規な畳み込みフィルタを用いて, 広い範囲で特徴を抽出する。提案モデルの検出性能は2つの一般的な航空ベンチマークで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-02T01:33:49Z)
Depth image denoising using nuclear norm and learning graph model [107.51199787840066]
グループベース画像復元法は,パッチ間の類似性収集に有効である。各パッチに対して、検索ウィンドウ内で最もよく似たパッチを見つけ、グループ化する。提案手法は, 主観的, 客観的両面において, 最先端の復調法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-09T15:12:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。