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Image Classification with the Fisher Vector: Theory and Practice
Image Classification with the Fisher Vector: Theory and Practice
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Image Classification with the Fisher Vector: Theory and Practice

Sánchez, Jorge ; Perronnin, Florent ; Mensink, Thomas ; Verbeek, Jakob

International journal of computer vision, 2013-12, Vol.105 (3), p.222-245 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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2
Selective Search for Object Recognition
Selective Search for Object Recognition
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Selective Search for Object Recognition

Uijlings, J. R. R. ; van de Sande, K. E. A. ; Gevers, T. ; Smeulders, A. W. M.

International journal of computer vision, 2013-09, Vol.104 (2), p.154-171 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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3
Completely Convex Formulation of the Chan-Vese Image Segmentation Model
Completely Convex Formulation of the Chan-Vese Image Segmentation Model
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Completely Convex Formulation of the Chan-Vese Image Segmentation Model

Brown, Ethan S. ; Chan, Tony F. ; Bresson, Xavier

International journal of computer vision, 2012-05, Vol.98 (1), p.103-121 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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4
Visual Genome: Connecting Language and Vision Using Crowdsourced Dense Image Annotations
Visual Genome: Connecting Language and Vision Using Crowdsourced Dense Image Annotations
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Visual Genome: Connecting Language and Vision Using Crowdsourced Dense Image Annotations

Krishna, Ranjay ; Zhu, Yuke ; Groth, Oliver ; Johnson, Justin ; Hata, Kenji ; Kravitz, Joshua ; Chen, Stephanie ; Kalantidis, Yannis ; Li, Li-Jia ; Shamma, David A. ; Bernstein, Michael S. ; Fei-Fei, Li

International journal of computer vision, 2017-05, Vol.123 (1), p.32-73 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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5
Video Enhancement with Task-Oriented Flow
Video Enhancement with Task-Oriented Flow
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Video Enhancement with Task-Oriented Flow

Xue, Tianfan ; Chen, Baian ; Wu, Jiajun ; Wei, Donglai ; Freeman, William T.

International journal of computer vision, 2019-08, Vol.127 (8), p.1106-1125 [Periódico revisado por pares]

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6
Deep Image Prior
Deep Image Prior
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Deep Image Prior

Ulyanov, Dmitry ; Vedaldi, Andrea ; Lempitsky, Victor

International journal of computer vision, 2020-07, Vol.128 (7), p.1867-1888 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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7
Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks with Holistic Edges
Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks with Holistic Edges
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Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks with Holistic Edges

Ren, Wenqi ; Pan, Jinshan ; Zhang, Hua ; Cao, Xiaochun ; Yang, Ming-Hsuan

International journal of computer vision, 2020, Vol.128 (1), p.240-259 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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8
Visualizing Deep Convolutional Neural Networks Using Natural Pre-images
Visualizing Deep Convolutional Neural Networks Using Natural Pre-images
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Visualizing Deep Convolutional Neural Networks Using Natural Pre-images

Mahendran, Aravindh ; Vedaldi, Andrea

International journal of computer vision, 2016-12, Vol.120 (3), p.233-255 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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9
Dense Trajectories and Motion Boundary Descriptors for Action Recognition
Dense Trajectories and Motion Boundary Descriptors for Action Recognition
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Dense Trajectories and Motion Boundary Descriptors for Action Recognition

Wang, Heng ; Kläser, Alexander ; Schmid, Cordelia ; Liu, Cheng-Lin

International journal of computer vision, 2013-05, Vol.103 (1), p.60-79 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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10
Toward a Comprehensive Framework for the Spatiotemporal Statistical Analysis of Longitudinal Shape Data
Toward a Comprehensive Framework for the Spatiotemporal Statistical Analysis of Longitudinal Shape Data
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Toward a Comprehensive Framework for the Spatiotemporal Statistical Analysis of Longitudinal Shape Data

Durrleman, Stanley ; Pennec, Xavier ; Trouvé, Alain ; Braga, José ; Gerig, Guido ; Ayache, Nicholas

International journal of computer vision, 2013-05, Vol.103 (1), p.22-59 [Periódico revisado por pares]

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