Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Distinct from conventional approaches to generic vehicle type recognition, this paper proposes an approach to fine-grained vehicle type recognition that leverages multiple cues jointly to convolutional neural networks (CNNs). Fine-grained vehicle recognition is inherently difficult with many challenges, including (i) how to incorporate multiple cues through joint optimization instead of separately...
In this work, we present a multi-level adaptive correspondence model for person re-identification. Coarse segmentation and single level representation carry poorly discriminative information for generating a signature of a target, whilst fine segmentation with a fixed matching fashion is hindered severely by misalignment of corresponding body parts. We address such a dilemma through a multi-level...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.