【资源】2019年计算机视觉综述论文汇总

论文速递 你找不到我 ⋅ 于 9个月前 ⋅ 3610 阅读

【导读】本文整理了2019年计算机视觉方面的综述论文,包含目标检测、图像分割(含语义/实例分割)、目标跟踪、医学图像分割、显著性目标检测、行为识别、深度估计等。可以使读者对相关领域有一个系统的了解。很适合初学者以及相关领域的研究人员。


目标检测

2019 四大目标检测综述论文:

Imbalance Problems in Object Detection: A Review

Recent Advances in Deep Learning for Object Detection

A Survey of Deep Learning-based Object Detection

Object Detection in 20 Years: A Survey

目标检测更多论文详见:【资源】最全目标检测论文汇总(含最新 2019)

图像分割

Deep Semantic Segmentation of Natural and Medical Images: A Review

Deep Learning Techniques for Image Segmentation

  • intro: 本综述介绍了从2013年到2019年,主流的30多种分割算法(含语义/实例分割),50多种数据集,共计224篇参考文献
  • 链接: https://arxiv.org/abs/1907.06119


目标跟踪

A Review of Visual Trackers and Analysis of its Application to Mobile Robot

Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey


超分辨率

A Deep Journey into Super-resolution: A survey
链接: https://arxiv.org/abs/1904.07523Deep
Learning for Image Super-resolution: A Survey


医学图像分割

Deep learning for cardiac image segmentation: A review

  • intro: 本医学图像分割综述从FCN(2014)到Dense U-net(2019),超过250篇的参考文献(论文中光画图的工作量就超级大)
  • 链接: https://arxiv.org/abs/1911.03723

Machine Learning Techniques for Biomedical Image Segmentation: An Overview of Technical Aspects and Introduction to State-of-Art Applications


自动驾驶

A Survey of Autonomous Driving: Common Practices and Emerging Technologies

  • intro: 在本次自动驾驶系统调查中,本文概述了一些关键创新以及现有系统。涉及内容如下: 1. 前景和挑战 2. 自动驾驶系统架构 3. 传感器 4. 定位和建图技术 5. 感知(2D/3D):目标检测、跟踪、道路和车道线检测 6. 评估方法 7. 自动驾驶相关数据集 8. 自动驾驶开源工具
  • 链接: https://arxiv.org/abs/1906.05113


显著性目标检测

Salient Object Detection in the Deep Learning Era: An In-Depth Survey

Action Recognition: A Survey


深度估计

Monocular Depth Estimation: A Survey



来源:知乎
作者:Amusi



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