VIPL实验室的3篇论文在计算机视觉领域的国际顶级期刊IEEE TPAMI和IJCV上发表，展示了其在该领域的研究实力与创新。具体信息如下：论文一：题为“Tattoo Image Search at Scale: Joint Detection and Compact Representation Learning”的论文，在IEEE TPAMI上发表。该论文提出了融合纹身检测与紧凑特征学习的端到端学习方法，解决了大规模纹身图像检索中的批量小问题，提升了检测与检索性能，为实际应用提供了有力支持。这是该领域的首个一体式方法，展示了VIPL实验室在纹身图像检索领域的创新研究。论文二：题为“Hierarchical Attention for PartAware Face Detection”的论文，在IJCV上发表。该论文设计了层次化注意力机制，通过构建具有部件感知能力的人脸检测器PhiFace，有效提升了人脸检测的精度。这一成果体现了VIPL实验室在人脸检测领域的深厚研究基础和创新能力。论文三：题为“Deep Supervised Hashing for Fast Image Retrieval”的论文，同样在IJCV上发表。该论文提出了一种深度监督哈希算法，并设计了适用于哈希学习的正则化约束，使得模型在量化后仍保持高判别能力，显著提升了大规模图像检索的性能。这一研究对于推动图像检索技术的发展具有重要意义。这三篇论文的发表不仅展示了VIPL实验室在计算机视觉领域的研究实力，也体现了其在推动相关领域理论与实践发展方面的积极作用。