Oct, 2011

朝向全面场景理解：反馈启用的级联分类模型

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TL;DR提出了一种名为 FE-CCM 的算法，该算法使用级联分类器，其中第一层分类器的输出作为第二层分类器的输入，通过反馈过程计算分类器错误，并改进了场景理解领域中各子任务的性能，包括深度估计，场景分类，事件分类，对象检测，几何标记和显着性检测，还改进了两个机器人应用程序：对象抓取机器人和对象寻找机器人。
scene understandingfe-ccmcascaded classification modelsfeedbackrobotics
发现论文，激发创造
  • 通过专家竞争实现因果生成场景模型

    通过训练专家生成模型的集合，鼓励系统具有模块化特征的认知偏差，从而达到控制采样和可重组性的目的，并且在处理深度分层和遮挡方面具有优势。

    Apr, 2020

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    本论文介绍了视觉场景理解的各方面研究，特别是通过使用语义分割网络在不同数据集上进行训练来提高分割性能和泛化性以及训练效率，以及通过多种方法来实现弱监督学习和部分感知全景分割等新任务，为实现全面、丰富、可持续的视觉场景理解铺平了道路。

    Jan, 2022

  • 合作式整体场景理解：统一 3D 物体、布局和相机位姿估计

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    Oct, 2018

  • 语义感知场景识别

    该论文提出了一种基于多模式 CNN 的场景识别新方法，结合图像和上下文信息，通过注意力机制来强化学习和增强场景的辨别能力，实验证明该方法性能超过所有现有的先进方法，并显著减少了网络参数。

    Sep, 2019

  • 联合多模态图像融合及其它应用的二层动态学习

    本文描述了一种层次双任务驱动的深度模型，用于多模态场景感知，包括图像融合和场景理解。该模型不仅能够产生视觉良好的融合结果，而且比现有技术实现了显著的检测和分割优势。

    May, 2023

  • 级联上下文金字塔用于全分辨率 3D 语义场景补全

    本研究提出了一种新的深度学习框架 CCNPNet，它采用级联金字塔结构模型和引导型残差细化模块，可从单张深度图像中推断出体素化 3D 场景的占用率和语义标签，并在 SUNCG 和 NYU 数据集上取得了优于现有方法的高质量 SSC 结果。

    Aug, 2019

  • 使用卷积神经网络的语义正则化场景分类器，通过物体理解场景类别

    本研究利用深度学习技术提高了机器人应用中的场景分类能力，通过语义分割对深度神经网络进行正则化，实现了基于对象知识的场景分类，比目前最先进的算法在 SUN RGB-D 数据集中获得了更好的表现，同时使语义分割性能达到了新的记录，并将算法成功应用于移动机器人捕捉的图像场景分类中。

    Sep, 2015

  • 通过层次特征对齐预训练和区域感知微调的通用标签高效三维场景解析

    通过使用预先训练的视觉 - 语言模型和无监督的区域级语义对比学习方案，本研究提出了一种通用且简单的框架，用于处理有限标记情况下的 3D 场景理解，从而在数据效率学习和开放世界少样本学习方面展现了有效性。

    Dec, 2023

  • 级联深度分类器的高效摊销推理

    该论文提出了一种使用深度神经网络级联和选择模块的新框架，通过同时优化预测准确性和能耗，实现了在测试时间的有效成本 - 准确性权衡，验证了该方法在图像分类任务中优于标准训练的 ResNets，对 CIFAR-10/100 数据集的 FLOPs 成本需求不到 20% 和 50%，在 ImageNet 数据集上只需求 66%。

    Oct, 2017

  • 通过学习图像描述实现深度结构场景解析

    本文提出了一种基于深度架构的场景理解方法，通过一个卷积神经网络和一个递归神经网络分别提取图像特征和分层物体结构，结合基于描述性语句的弱监督训练，实现场景图像的自动解析，该方法在 PASCAL VOC 2012 数据集上表现出色。

    Apr, 2016