ICCVOct, 2015

利用深度 CNN 特征提取具有区分性元对象进行场景分类

PDF
TL;DR本研究介绍了一个基于深度 CNN 特征和区域提议技术的新型 pipeline，旨在从场景图像中提取判别性的视觉对象和局部区域进行分类，经过无监督和弱监督学习从大量高质量的 patches 中筛选出代表特定类别的判别性 objects 和 parts，并为相似 objects 和 parts 聚类形成 meta objects，该方法在两个流行的场景基准数据集上展现了领先水平。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 弱监督目标分类和发现的深度补丁学习

    本文提出了一种基于弱监督的学习方法，通过将图像视为一个包中的实例将其融入到深度神经网络中，将弱监督的多实例学习约束与深度神经网络集成在一起，并采用端到端的方式优化网络以实现对象分类和发现任务。在 PASCAL VOC 数据集上的测试表明，该方法在对象分类方面可以获得最先进的性能，并且在对象发现方面也具有很强的竞争力，并且测试速度比竞争者更快。

    May, 2017

  • 深度场景卷积神经网络中浮现的目标检测器

    本文讨论了利用卷积神经网络进行场景分类的方法，通过该方法可以自动学习场景中有意义的对象探测器，从而在单个前向传递中实现场景识别和对象定位。

    Dec, 2014

  • CNN 特征在无监督分类方面表现出色

    本文旨在探讨深度卷积神经网络特征对无监督问题的可迁移性，并研究不同的预训练卷积神经网络特征提取器对于图像集群聚类和细粒度分类问题的影响，提出结合预训练的 ImageNet 中的深度特征提取和经典的聚类算法管道的分类方法，在图像聚类方面优于现有算法。作者同时在机器人应用中验证了该方法，成功实现了一种智能物体分类和存储的方案。

    Jul, 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

  • 用于紧凑图像表示的对象级深度特征池化

    本文提出一种基于卷积神经网络和物件性先验知识的图像检索方法，通过对图像区域深度特征和物件性先验的结合，有效地解决了图像在几何变换和物品构成方面的不变性问题，从而实现更准确高效的图像检索。

    Apr, 2015

  • 场景识别的本地监督深度混合模型

    本文提出了一种新的局部监督深度混合模型，通过增强和探索卷积特征来实现场景识别，并将特征编码成局部中层表示，与高层特征协同使用以取得出色的性能。

    Jan, 2016

  • 利用边界框注释进行多标签物体识别

    本文提出了一种基于卷积神经网络的多视图多实例框架，用于提高物体检测中的特征表达和泛化能力，通过利用局部信息、弱标签和强标签有效地识别包含多个物体的多标签图像，实验结果表明该框架具有优异的鉴别力和泛化能力。

    Apr, 2015

  • 使用上下文 - CNN 进行场景分类的对象级上下文建模

    本文介绍一种模型语境感知的深度神经网络，该模型利用 LSTM 单元结合物体提议来捕捉物体和场景之间的关系，并且通过对学习到的特征进行可视化和分析，证明了模型具有很好的语境建模能力。

    May, 2017