卷积滤波器 全球计算机视觉顶会CVPR 2019论文出炉：腾讯优图25篇

论文投稿时间为2013年6月1日~ 9月1日，论文请在会议网站在线提交，大会学术委员会将根据论文的内容与质量确定是否录用，优秀论文将被推荐到《中国科学 化学》和《电化学》杂志发表。于2017年5月9日至12日在广州市召开“第五届中国幼儿园园长大会”.本届园长大会就以下十个专题进行论文征集和评选,优秀论文...。

作为计算机视觉领域级别最高的研究会议，CVPR2019录取论文代表了计算机视觉领域在2019年最新和最高的科技水平以及未来发展潮流。CVPR官网显示，今年有超过5165篇的大会论文投稿，最终录取1299篇。这些录取的最新科研成果，涵盖了计算机视觉领域各项前沿工作。2019年腾讯公司有超过58篇论文被本届CVPR大会接收 ，其中腾讯AI Lab33篇、腾讯优图实验室25篇。而2018年总计被收录31篇，2017年被收录18篇。2019年的录取数量相比前两年都有大幅提高，成绩斐然。

作为腾讯首款ai+医疗产品,“腾讯觅影”把图像识别、大数据处理、深度学习等领先的技术与医学跨界融合研发而成。其实，早在 2017 年 4 月，腾讯就已经正式发布了腾讯区块链方案白皮书，相关区块链技术已经被腾讯应用在了供应链金融、物流信息、法务存证、公益寻人、腾讯微黄金等多个领域。

[0049]本发明实施例提供的麦克风回音消除方法及装置方法，对通过麦克风采集输入的模拟音频信号进行采样计算后，对得到的数字音频信号根据设定回音滤波阈值范围进行回音消除滤波，在进行回音消除滤波时，其中，回音滤波阈值范围可以根据多方即时通信场景的具体需求设定，在回音不同时可以设定的不同的回音滤波阈值范围，从而能够适应多方即时通信不同场景的不同应用需求，有效的消除通信对端传输过来的外放声音所造成的回音，达到较好的消除回音的效果。21.倍频程滤波器是一种（ ）滤波器，跟踪滤波器是一种（ ）滤波器。二是确定调整滤波器系数的自适应算法，选择的原则是使某一特定的代价函数最小。 1 、低通滤波 低通滤波又称 “ 高阻滤波器 ” ，它指抑制图像频谱的高频信号而保留低频信号的一种模型（或器件）。

近年来，深度神经网络在行人检索任务中取得了较大的成功。卷积滤波器但是这些方法往往只基于单人的外观信息，其在处理跨摄像头下行人外观出现姿态变化、光照变化、遮挡等情况时仍然比较困难。本文提出了一种新的基于上下文信息的行人检索模型。所提出的模型将场景中同时出现的其他行人作为上下文信息，并使用卷积图模型建模这些上下文信息对目标行人的影响。我们在两个著名的行人检索数据集CUHK-SYSU和PRW的两个评测维度上刷新了当时的世界纪录，取得了top1的行人检索结果。

本文介绍了一种新的端到端网络，用于增强曝光不足的照片。我们不是像以前的工作那样直接学习图像到图像的映射，而是在我们的网络中引入中间照明，将输入与预期的增强结果相关联，这增强了网络从专家修饰的输入/输出图像学习复杂的摄影调整的能力。基于该模型，我们制定了一个损失函数，该函数采用约束和先验在中间的照明上，我们准备了一个3000个曝光不足的图像对的新数据集，并训练网络有效地学习各种照明条件的丰富多样的调整。通过这些方式，我们的网络能够在增强结果中恢复清晰的细节，鲜明的对比度和自然色彩。我们对基准MIT-Adobe FiveK数据集和我们的新数据集进行了大量实验，并表明我们的网络可以有效地处理以前的困难图像。

生成对抗网络在不成对的图像到图像转换中取得了巨大成功。循环一致性允许对没有配对数据的两个不同域之间的关系建模。在本文中，我们提出了一个替代框架，作为潜在空间插值的扩展，在图像转换中考虑两个域之间的中间部分。该框架基于以下事实：在平坦且光滑的潜在空间中，存在连接两个采样点的多条路径。正确选择插值的路径允许更改某些图像属性，而这对于在两个域之间生成中间图像是非常有用的。我们还表明该框架可以应用于多域和多模态转换。广泛的实验表明该框架对各种任务具有普遍性和适用性。

当下CT成像可以提供三维全景视角帮助医生了解病内的组织器官的情况，来协助疾病的诊断。但是CT成像与X光成像相比，给病人带来的辐射剂量较大，并且费用成本较高。 传统CT影像的三维重建过程中围绕物体中心旋转采集并使用了大量的X光投影，这在传统的X光机中也是不能实现的。在这篇文章中，我们创新性的提出了一种基于对抗生成网络的方法，只使用两张正交的二维X光图片来重建逼真的三维CT影像。核心的创新点包括增维生成网络，多视角特征融合算法等。我们通过实验与量化分析，展示了该方法在二维X光到三维CT重建上大大优于其他对比方法。通过可视化CT重建结果，我们也可以直观的看到该方法提供的细节更加逼真。在实际应用中, 我们的方法在不改变现有X光成像流程的前提下，可以给医生提供额外的类CT的三维影像，来协助他们更好的诊断。