Dec, 2013

OverFeat: 使用卷积网络集成识别、定位和检测

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TL;DR本文提出了一个基于卷积网络进行分类、定位和检测的综合框架，展示了如何在 ConvNet 中高效实现多尺度和滑动窗口方法，并通过学习预测目标边界来实现定位，最后释放了我们最佳模型的特征提取器 OverFeat。
发现论文，激发创造
  • 使用深度神经网络实现可扩展的物体检测

    该研究提出了一种基于显著性启发的神经网络模型，可以有效地在图像中检测出包含任何感兴趣的对象的一组类不可知的边界框，而不需要针对每个实例复制输出，并在 VOC2007 和 ILSVRC2012 上获得了具有竞争力的识别性能。

    Dec, 2013

  • 准确物体检测与语义分割的丰富特征层次结构

    提出一种基于卷积神经网络的 Region Proposal 方法 R-CNN，它与 CNN 结合起来使用更高的上下文信息，加上有监督的预培训方法，实现了在 PASCAL VOC 2012 数据集上的平均准确率 mAP 达到 53.3%。

    Nov, 2013

  • 使用现成的 CNN 特征：作为识别的惊人基线

    本文实验证明了从卷积神经网络提取的图像特征在视觉识别领域具有很强的优势，对于图像分类、目标识别、深度学习等领域均有应用价值。

    Mar, 2014

  • 基于卷积递归神经网络的端到端文本定位

    该论文提出了一种基于卷积循环神经网络的统一网络，该网络可以同时定位和识别文本，通过端到端训练，提高了性能，在多个基准数据集上取得了竞争性的表现。

    Jul, 2017

  • 卷积神经网络实现高效的物体定位

    通过深度卷积网络及位置细化模型使人体姿态的关节定位精度得到提升

    Nov, 2014

  • 通过贝叶斯优化和结构化预测提升深度卷积神经网络的物体检测

    本研究提出基于卷积神经网络的物体检测系统，使用基于贝叶斯优化的搜索算法和结构化 loss 进行物体定位，实验证明两种方法的结合优于先前的最先进方法。

    Apr, 2015

  • 基于多区域和语义分割感知的 CNN 目标检测模型

    本文提出一种基于卷积神经网络和语义分割的目标检测系统，利用迭代定位机制，通过高效运用模块来检测物体，并在 PASCAL VOC 数据集上获得了比其他方法更高的检测精度。

    May, 2015

  • LocNet: 提高物体检测的定位精度

    本文介绍了一种基于概率的新型物体定位方法，通过在搜索区域中分配条件概率来实现物体边界框的精确推断，实验证明该方法可以显著提高目标检测性能，并且可以与现有的物体检测系统很容易地集成使用。

    Nov, 2015

  • 基于深度特征的目标检测上下文模型

    本文提出了一种综合局部外观特征，对象关系的上下文信息和全局场景上下文特征的集合物体检测系统，该系统采用基于对象建议的完全连接条件随机场（CRF）进行建模，并利用快速平均场近似方法有效地进行 CRF 模型中的推理，实验结果表明，与基线算法 Faster R-CNN 相比，我们的方法在 PASCAL VOC 2007 数据集上实现了更高的平均精度（mAP）.

    Apr, 2016

  • D2-Net: 一个可训练卷积神经网络，用于局部特征的联合检测和描述

    本文提出了一种使用卷积神经网络在像素级别取得可靠对应的方法，该模型可以同时作为密集特征描述符和特征检测器，并且在后期检测可以获得比传统低级结构的更稳定的关键点，从而实现了在无法获取更多注释信息的情况下训练该模型，该方法可以在难以定位的数据集（Aachen Day-Night localization dataset）和室内定位测试基准（InLoc indoor localization benchmark）中获得最先进的表现，同时在其他图像匹配和 3D 重建基准测试中也有竞争力。

    May, 2019