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【1】 Breast mass classification in ultrasound based on Kendall's shape manifold 基于Kendall形状流形的超声乳腺肿块分类 作者： Michal Byra, Michael Andre 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11159
【2】 Toward Self-Supervised Object Detection in Unlabeled Videos 在未标记视频中进行自我监督的物体检测 作者： Elad Amrani, Alex Bronstein 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11137
【3】 Fourier-based Rotation-invariant Feature Boosting: An Efficient Framework for Geospatial Object Detection 基于傅立叶的旋转不变特征提升：一种有效的地理空间目标检测框架 作者： Xin Wu, Yue Wang 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11074
【4】 Unsupervised Learning of Anomaly Detection from Contaminated Image Data using Simultaneous Encoder Training 利用同时编码器训练对受污染图像数据进行异常检测的无监督学习 作者： Amanda Berg, Michael Felsberg 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11034
【5】 Fooling Detection Alone is Not Enough: First Adversarial Attack against Multiple Object Tracking 单独的愚弄检测还不够：针对多目标跟踪的第一次对抗性攻击 作者： Yunhan Jia, Tao Wei 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11026
【6】 Computer-aided Detection of Squamous Carcinoma of the Cervix in Whole Slide Images 计算机辅助检测整个幻灯片图像中宫颈鳞状细胞癌 作者： Ye Tian, Airong Qian 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10959
【7】 PNUNet: Anomaly Detection using Positive-and-Negative Noise based on Self-Training Procedure PNUNet：基于自我训练程序的使用正负噪声的异常检测 作者： Masanari Kimura 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10939
【8】 Integration of Text-maps in Convolutional Neural Networks for Region Detection among Different Textual Categories 卷积神经网络中文本图的集成，用于不同文本类别的区域检测 作者： Roberto Arroyo, Antonio Hurtado 备注：Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Language and Vision Workshop 2019 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10858
【9】 Underwater Fish Detection with Weak Multi-Domain Supervision 具有弱多域监督的水下鱼类检测 作者： Dmitry A. Konovalov, Marcus Sheaves 备注：Accepted for the 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN-2019), Budapest, Hungary, July 14-19, 2019, this https URL 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10708
【10】 Hyperparameter-Free Out-of-Distribution Detection Using Softmax of Scaled Cosine Similarity 使用按比例余弦相似度的Softmax进行超参数无分布检测 作者： Engkarat Techapanurak, Takayuki Okatani 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10628
【11】 Semi-supervised GAN for Classification of Multispectral Imagery Acquired by UAVs 用于无人机获取的多光谱图像分类的半监督GAN 作者： Hamideh Kerdegari, Paolo Remagnino 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10920
【12】 Utilizing Automated Breast Cancer Detection to Identify Spatial Distributions of Tumor Infiltrating Lymphocytes in Invasive Breast Cancer 利用自动乳腺癌检测识别侵袭性乳腺癌中肿瘤浸润淋巴细胞的空间分布 作者： Han Le, Joel Saltz 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10841
【13】 Image Detection and Digit Recognition to solve Sudoku as a Constraint Satisfaction Problem 图像检测与数字识别解决数独作为约束满足问题 作者： Aditya Narayanaswamy, Piyush Shrivastava 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10701
【1】 Straight to Shapes++: Real-time Instance Segmentation Made More Accurate 直线形状++：实时实例分割更加准确 作者： Laurynas Miksys, Philip H.S. Torr 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11358
【2】 The Chan-Vese Model with Elastica and Landmark Constraints for Image Segmentation 具有弹性和地标约束的Chan-Vese模型用于图像分割 作者： Jintao Song, Zhenkuan Pan 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11192
【3】 A multi-path 2.5 dimensional convolutional neural network system for segmenting stroke lesions in brain MRI images 一种多路2.5维卷积神经网络系统，用于分割脑MRI图像中的中风病变 作者： Yunzhe Xue, William W. Graves 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10835
【4】 Combining mixture models with linear mixing updates: multilayer image segmentation and synthesis 将混合模型与线性混合更新相结合：多层图像分割和合成 作者： Jonathan Vacher, Ruben Coen-Cagli 备注：18 pages ( 12 + 6 for appendix). 6 figures + 10 in appendix 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10629
【5】 Leveraging Domain Knowledge to improve EM image segmentation with Lifted Multicuts 利用领域知识通过Lifted Multicuts改进EM图像分割 作者： Constantin Pape, Anna Kreshuk 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10535
【1】 Object Discovery with a Copy-Pasting GAN 使用复制粘贴GAN进行对象发现 作者： Relja Arandjelović, Andrew Zisserman 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11369
【2】 OOGAN: Disentangling GAN with One-Hot Sampling and Orthogonal Regularization OOGAN：用单热采样和正交正则化解开GAN 作者： Bingchen Liu, Ahmed Elgammal 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10836
【3】 GAN2GAN: Generative Noise Learning for Blind Image Denoising with Single Noisy Images GAN2GAN：使用单个噪声图像进行盲图像去噪的生成噪声学习 作者： Sungmin Cha, Taesup Moon 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10488
【4】 Generative Latent Flow: A Framework for Non-adversarial Image Generation 生成潜流：非对抗图像生成的框架 作者： Zhisheng Xiao, Yali Amit 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10485
【5】 GRDN:Grouped Residual Dense Network for Real Image Denoising and GAN-based Real-world Noise Modeling GRDN：用于实际图像去噪和基于GAN的真实世界噪声建模的分组剩余密集网络 作者： Dong-Wook Kim, Seung-Won Jung 备注：To appear in CVPR 2019 workshop. The winners of the NTIRE2019 Challenge on Image Denoising Challenge: Track 2 sRGB 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11172
【6】 Purifying Adversarial Perturbation with Adversarially Trained Auto-encoders 用对等训练的自动编码器净化对抗性扰动 作者： Hebi Li, Jin Tian 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10729
【7】 Adversarial Distillation for Ordered Top-k Attacks 有序Top-k攻击的对抗性蒸馏 作者： Zekun Zhang, Tianfu Wu 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10695
【1】 Physics-as-Inverse-Graphics: Joint Unsupervised Learning of Objects and Physics from Video 物理 - 逆 - 图形：视频中物体和物理的联合无监督学习 作者： Miguel Jaques, Timothy Hospedales 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11169
【2】 Label Prediction Framework for Semi-Supervised Cross-Modal Retrieval 半监督跨模态检索的标签预测框架 作者： Devraj Mandal, Soma Biswas 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11139
【3】 Unsupervised Intuitive Physics from Past Experiences 过去经验中的无监督直觉物理学 作者： Sébastien Ehrhardt, Andrea Vedaldi 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10793
【4】 Learning Smooth Representation for Unsupervised Domain Adaptation 学习无监督域自适应的平滑表示 作者： Guanyu Cai, Lianghua He 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10748
【5】 Unsupervised Single Image Underwater Depth Estimation 无监督单幅水下深度估计 作者： Honey Gupta, Kaushik Mitra 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10595
【6】 Joint Label Prediction based Semi-Supervised Adaptive Concept Factorization for Robust Data Representation 基于联合标签预测的半监督自适应概念分解算法实现鲁棒数据表示 作者： Zhao Zhang, Meng Wang 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10572
【7】 Robust Unsupervised Flexible Auto-weighted Local-Coordinate Concept Factorization for Image Clustering 用于图像聚类的鲁棒无监督柔性自动加权局部坐标概念分解 作者： Zhao Zhang, Shuicheng Yan 备注：Accepted at the 44th IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing(ICASSP 2019) 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10564
【8】 Domain Adaptive Attention Model for Unsupervised Cross-Domain Person Re-Identification 无监督跨域人员重新识别的域自适应注意模型 作者： Yangru Huang, Songhe Feng 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10529
【9】 Unsupervised Domain Adaptation via Regularized Conditional Alignment 通过正则条件对齐的无监督域自适应 作者： Safa Cicek, Stefano Soatto 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10885
【1】 SpecNet: Spectral Domain Convolutional Neural Network SpecNet：光谱域卷积神经网络 作者： Bochen Guan, Fang Liu 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10915
【2】 Temporal Attentive Alignment for Video Domain Adaptation 视频域自适应的时间注意对齐 作者： Chen, Ghassan 备注：CVPR2019 Workshop (Learning from Unlabeled Videos) 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10861
【3】 Selective Transfer with Reinforced Transfer Network for Partial Domain Adaptation 用增强传输网络进行部分域自适应的选择性传递 作者： Zhihong Chen, Xinyu Jin 备注：Submit to NeurIPS-2019 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10756
【1】 HadaNets: Flexible Quantization Strategies for Neural Networks HadaNets：神经网络的灵活量化策略 作者： Yash Akhauri 备注：Accepted in CVPR 2019, UAVision 2019 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10759
【2】 Attention Based Image Compression Post-Processing Convolutional Neural Network 基于注意的图像压缩后处理卷积神经网络 作者： Yuyang Xue, Jiannan Su 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11045
【3】 Best Pair Formulation & Accelerated Scheme for Non-convex Principal Component Pursuit 非凸主成分追踪的最佳配对公式和加速方案 作者： Aritra Dutta, Peter Richtárik 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10598
【1】 Deep Multi-Index Hashing for Person Re-Identification 人员重新识别的深层多指数哈希 作者： Ming-Wei Li, Wu-Jun Li 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10980
【1】 Learning Occlusion-Aware View Synthesis for Light Fields 学习遮挡感知视野合成光场 作者： Julia Navarro, Neus Sabater 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11271
【2】 Giant Panda Face Recognition Using Small Dataset 利用小数据集进行大熊猫人脸识别 作者： Wojciech Michal Matkowski, Zhihe Zhang 备注：Accepted in the IEEE 2019 International Conference on Image Processing (ICIP 2019), scheduled for 22-25 September 2019 in Taipei, Taiwan 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11163
【3】 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal 通过类别遍历找到针对少数镜头学习的任务相关特征 作者： Hongyang Li, Xiaogang Wang 备注：CVPR 2019 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11116
【4】 Ordinal Distribution Regression for Gait-based Age Estimation 基于步态的年龄估计的序数分布回归 作者： Haiping Zhu, Hongming Shan 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11005
【5】 An Intelligent Monitoring System of Vehicles on Highway Traffic 公路交通车辆智能监控系统 作者： Sulaiman Khan, Mohammad Farhad Bulbul 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10982
【6】 Style transfer-based image synthesis as an efficient regularization technique in deep learning 基于样式转换的图像合成作为深度学习中有效的正则化技术 作者： Agnieszka Mikołajczyk, Michał Grochowski 备注：6 pages, 4 figures, accepted to the 24th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR 2019) 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10974
【7】 Feature Map Transform Coding for Energy-Efficient CNN Inference 能量有效CNN推理的特征映射变换编码 作者： Brian Chmiel, Avi Mendelson 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10830
【8】 EgoFace: Egocentric Face Performance Capture and Videorealistic Reenactment EgoFace：以自我为中心的面部表演捕捉和视频再现 作者： Mohamed Elgharib, Christian Theobalt 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10822
【9】 Why do These Match? Explaining the Behavior of Image Similarity Models 为什么这些匹配？解释图像相似度模型的行为 作者： Bryan A. Plummer, David Forsyth 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10797
【10】 What is the relationship between face alignment and facial expression recognition? 面部对齐和面部表情识别之间有什么关系？ 作者： Romain Belmonte, Nicu Sebe 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10784
【11】 Cross-Resolution Face Recognition via Prior-Aided Face Hallucination and Residual Knowledge Distillation 通过先验辅助面部幻觉和残留知识蒸馏进行交叉分辨率人脸识别 作者： Hanyang Kong, Jiashi Feng 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10777
【12】 Disentangling Style and Content in Anime Illustrations 动漫插图中的解构风格与内容 作者： Sitao Xiang, Hao Li 备注：Submitted to NeurIPS 2019 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10742
【13】 DISN: Deep Implicit Surface Network for High-quality Single-view 3D Reconstruction DISN：用于高质量单视图三维重建的深层隐式曲面网络 作者： Qiangeng Xu, Ulrich Neumann 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10711
【14】 DAVE: A Deep Audio-Visual Embedding for Dynamic Saliency Prediction DAVE：用于动态显着性预测的深度视听嵌入 作者： Hamed R. Tavakoli, Juho Kannala 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10693
【15】 Training neural networks to have brain-like representations improves object recognition performance 训练神经网络以获得类似脑的表示可以提高对象识别性能 作者： Callie Federer, Joel Zylberberg 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10679
【16】 DIANet: Dense-and-Implicit Attention Network DIANet：密集和隐含的注意力网络 作者： Zhongzhan Huang, Haizhao Yang 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10671
【17】 Exploring Temporal Information for Improved Video Understanding 探索时态信息以改善视频理解 作者： Yi Zhu 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10654
【18】 Beyond Visual Semantics: Exploring the Role of Scene Text in Image Understanding 超越视觉语义：探索场景文本在图像理解中的作用 作者： Arka Ujjal Dey, Ernest Valveny 备注：Submitted to ICCV'19 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10622
【19】 ShrinkTeaNet: Million-scale Lightweight Face Recognition via Shrinking Teacher-Student Networks ShrinkTeaNet：通过缩小师生网络实现百万级轻量级人脸识别 作者： Chi Nhan Duong, Ngan Le 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10620
【20】 Exploring Feature Representation and Training strategies in Temporal Action Localization 探索时态行动本土化中的特征表征与训练策略 作者： Tingting Xie, Ioannis Patras 备注：ICIP19 Camera Ready 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10608
【21】 Efficient Object Annotation via Speaking and Pointing 通过口语和指向进行高效的对象注释 作者： Michael Gygli, Vittorio Ferrari 备注：this article is an extension of arXiv:1811.09461, which was published at CVPR 2019 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10576
【22】 Deep Image Feature Learning with Fuzzy Rules 基于模糊规则的深度图像特征学习 作者： Xiang Ma, Shitong Wang 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10575
【23】 Scalable Block-Diagonal Locality-Constrained Projective Dictionary Learning 可扩展块对角局部约束投影词典学习 作者： Zhao Zhang, Jie Qin 备注：Accepted at the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI 2019) 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10568
【24】 A New Clustering Method Based on Morphological Operations 一种新的基于形态学运算的聚类方法 作者： Zhenzhou Wang 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10548
【25】 6-DOF GraspNet: Variational Grasp Generation for Object Manipulation 6-DOF GraspNet：对象操作的变分抓取生成 作者： Arsalan Mousavian, Dieter Fox 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10520
【26】 Fully Hyperbolic Convolutional Neural Networks 完全双曲卷积神经网络 作者： Keegan Lensink, Bas Peters 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10484
【27】 ImgSensingNet: UAV Vision Guided Aerial-Ground Air Quality Sensing System ImgSensingNet：无人机视觉引导空中地面空气质量传感系统 作者： Yuzhe Yang, Lingyang Song 备注：Preliminary version published in INFOCOM 2019. Code available at this https URL 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11299
【28】 Bridging Dialogue Generation and Facial Expression Synthesis 弥合对话生成和面部表情综合 作者： Shang-Yu Su, Yun-Nung Chen 备注：arXiv admin note: text overlap with arXiv:1807.09251, arXiv:1802.08379 by other authors 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11240
【29】 Emphasis Regularisation by Gradient Rescaling for Training Deep Neural Networks with Noisy Labels 基于梯度重新划分的强调正则化训练带有噪声标签的深度神经网络 作者： Xinshao Wang, Neil Robertson 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11233
【30】 Audio2Face: Generating Speech/Face Animation from Single Audio with Attention-Based Bidirectional LSTM Networks Audio2Face：使用基于注入的双向LSTM网络从单个音频生成语音/面部动画 作者： Guanzhong Tian, Yong liu 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11142
【31】 LAW: Learning to Auto Weight 法律：学习自动重量 作者： Zhenmao Li, Junjie Yan 链接：https://arxiv.org/abs/1905.11058
【32】 Transcribing Content from Structural Images with Spotlight Mechanism 使用Spotlight机制从结构图像转录内容 作者： Yu Yin, Guoping Hu 备注：Accepted by KDD2018 Research Track. In proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'18) 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10954
【33】 Identity Connections in Residual Nets Improve Noise Stability 残留网络中的身份连接提高了噪声稳定性 作者： Shuzhi Yu, Carlo Tomasi 备注：ICML 2019 Workshop on Understanding and Improving Generalization in Deep Learning, additional analysis on a property called Dominant Gradient Flow of Residual Nets in Appendix D 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10944
【34】 Seeing Convolution Through the Eyes of Finite Transformation Semigroup Theory: An Abstract Algebraic Interpretation of Convolutional Neural Networks 从有限变换半群理论看眼球卷积：卷积神经网络的抽象代数解释 作者： Andrew Hryniowski, Alexander Wong 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10901
【35】 Efficient Curvature Estimation for Oriented Point Clouds 定向点云的有效曲率估计 作者： Yueqi Cao, Shiqiang Zhang 备注：18 pages, 7 figures 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10725
【36】 A Lipschitz-constrained anomaly discriminator framework Lipschitz约束的异常鉴别器框架 作者： Alexander Tong, Smita Krishnaswamy 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10710
【37】 Efficient Neural Task Adaptation by Maximum Entropy Initialization 最大熵初始化的高效神经任务自适应 作者： Farshid Varno, Stan Matwin 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10698
【38】 Constellation Loss: Improving the efficiency of deep metric learning loss functions for optimal embedding 星座丢失：提高深度量学习损失函数的效率，以实现最佳嵌入 作者： Alfonso Medela, Artzai Picon 备注：Submitted to NeurIPS 2019 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10675
【39】 Reconstructing faces from voices 从声音重建面孔 作者： Yandong Wen, Bhiksha Raj 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10604
【40】 Ensemble of 3D CNN regressors with data fusion for fluid intelligence prediction 3D CNN回归器的集合，具有用于流体智能预测的数据融合 作者： Marina Pominova, and Vyacheslav Yarkin 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10550
【41】 Cold Case: The Lost MNIST Digits 冷案：失落的MNIST数字 作者： Chhavi Yadav, Léon Bottou 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10498
【42】 Geometric Wavelet Scattering Networks on Compact Riemannian Manifolds 紧黎曼流形上的几何小波散射网络 作者： Michael Perlmutter, Matthew Hirn 链接：https://arxiv.org/abs/1905.10448
翻译：谷歌翻译