基于多提案一致性的细粒度分类部分定位

Jul, 2015

基于多提案一致性的细粒度分类部分定位

Part Localization using Multi-Proposal Consensus for Fine-Grained Categorization

Kevin J. Shih, Arun Mallya, Saurabh Singh, Derek Hoiem

TL;DR本文提出了一种简单的深度学习框架，可以同时预测关键点的位置和可见性，并利用这些来实现细粒度分类的最新性能。作者表明，通过将预测条件设置为具有足够图像支持的物体提议，我们的方法可以在不需要复杂的空间推理的情况下良好地完成。我们的关键点定位和可见性预测与现有的先进方法相比，在有或没有鸟类边界框的情况下均表现出色，超过 2％。

Abstract

We present a simple deep learning framework to simultaneously predict keypoint locations and their respective visibilities and use those to achieve state-of-the-art performance for fine-grained classification. We

deep learning keypoint localization visibility prediction fine-grained classification object proposals

发现论文，激发创造

基于零件的 R-CNN 用于细粒度分类检测

该论文提出了一种基于语义部分定位的细粒度分类方法，并通过利用深度卷积特征来克服对象检测困难，同时学习整个对象和零散对象部分的检测器和他们之间的几何约束，从而预测一个细粒度的类别。该方法在不需要在测试时提供包围盒的情况下，通过对 Caltech-UCSD Bird 数据集的实验证明其优于现有细粒度分类方法。

Jul, 2014

细粒度姿态预测、归一化和识别

本文提出了一种全卷积网络的方法，通过部位定位和关键点标注来实现表观的转化，以有效解决姿态变化和外观上的微妙差异在微细分类中的挑战。在 CUB200 测试集中表现出最新的性能，为强监督发挥了重要作用。

Nov, 2015

视图一致净化：实现准确的跨视图定位

本文提出了一种细粒度的室外机器人自定位方法，利用可调数量的机载摄像头和易获取的卫星图像；该方法解决了现有的跨视角定位方法因移动物体和季节变化等噪声源的问题；通过从地面和卫星视图中检测一致的关键点和它们对应的深度特征，去除离地物体，并在两个视图之间建立同伦变换，该方式是第一个仅利用视觉的稀疏方法，以提高动态环境下的感知能力；此外，该方法采用空间嵌入方法，利用相机内外参数信息降低纯视觉匹配的歧义性，从而提高特征匹配和姿态估计的准确性。通过在 KITTI 和 Ford Multi-AV Seasonal 数据集上进行大量实验，证明了该方法优于现有的最先进方法，能够实现横向和纵向方向上低于 0.5 米的中位空间准确性误差，以及小于 2 度的中位方向准确性误差。

Aug, 2023

关键点预测下的目标姿态自监督学习

本文提出了一种基于自监督学习的关键点预测方法来进行相机位姿预测及三维目标物体的在线重建的深度学习网络，并在几个数据集上进行了实验，取得了显著的改进。

Feb, 2023

由粗到细：大尺度的强健分层定位

本文提出了一种基于单片式 CNN 的分层定位方法 HF-Net，通过利用粗到细的定位范例实现了在大规模环境和重要外观变化的情况下更准确地进行 6 自由度定位。除此之外，通过利用学习描述符，使我们的方法在大幅度外观变化的情况下实现了卓越的定位鲁棒性，并为大规模定位的两项具有挑战性的基准设定了新的标准。

Dec, 2018

弱监督细粒度图像分类

该论文致力于通过使用多尺度部分提议来选择有用的部分，并使用它们计算全局图像表示以进行无注释的细粒度图像分类，同时探索了其关键部分的检测和可视化。实验表明该方法在两个具有挑战性的数据集上比同类方法更加准确。

Apr, 2015

视频和图像联合分割与定位的前景聚类

本文提出了一种新的框架，将视频 / 图像分割和区域定位视为一个单一的优化问题，并以非常弱的监督方式集成低级外观线索和高级定位线索的信息。该框架利用不同级别的两种表示，利用边界框和超像素之间的空间关系作为线性约束，同时在边界框和超像素级别上区分前景和背景。与以往主要依赖于判别聚类的方法不同，我们结合了一个前景模型，使得一个物体在所有图像帧中的直方图差异最小。利用超像素和边界框之间的几何关系使得分割线索可以传递以改善定位输出，反之亦然。前景模型的引入将我们的判别框架推广到视频数据，其中背景往往是相似的，因此不具有判别力。我们证明了我们的统一框架在 YouTube 对象视频数据集，Internet 对象发现数据集和 Pascal VOC 2007 上的有效性。

Nov, 2018

学习仅需最少监督的物体定位

本论文提出了一种新方法，通过图像级标签，结合判别子模块覆盖问题和平滑的潜在 SVM 公式，实现仅需很少的监督，即可学习定位对象。实验表明，该方法在 PASCAL VOC 2007 检测中，相对于现有技术有 50％的平均精确度提升。

Mar, 2014

高效视频预测的精准格点学习

该论文提出了一种新的网格关键点学习框架，通过引入随机性，生成长期高质量预测，有效地降低计算资源消耗，并在机器人辅助手术数据集上验证了该方法的有效性。

Jul, 2021

可扩展的高质量目标检测

本研究使用深度学习的 MSC-MultiBox 方法，在 ILSVRC 2014 数据集上取得了 $0.5$ 的 mAP 表现，明显优于其前任 MultiBox 方法，同时还能在减小提议数量的情况下提高边界框召回率。

Dec, 2014