CVPRNov, 2015

使用标签关系学习结构化推断神经网络

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TL;DR本文提出一种基于标签图和深度学习的结构化模型，采用新型的堆叠式标签预测神经网络，并利用不同概念层次的标签关系来提高图像分类性能，在基准图像数据集上验证了该方法的有效性。
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发现论文，激发创造
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    Apr, 2016

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    本文提出了一种将图形模型和深度神经网络集成到一个联合框架中的方法，在序列推断方面采用递归神经网络的建模，通过对节点之间的边缘施加门来学习推断的适当结构。实证研究表明，这种模型具有处理高度结构化学习任务的潜力，再现了在群体活动识别问题的表现。

    Nov, 2015

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    Nov, 2018

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    本文提出了一种基于置换不变性的结构化预测模型设计原则，该模型应用于复杂图像的机器理解，取得了新的最佳效果。

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    Sep, 2019

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    Nov, 2020

  • 基于图像级标签的粗到细语义分割

    该研究提出了一种基于图像类别标签的新型递归粗到细语义分割框架，可用于图像分割和前景分割等任务，并且只需要一个标签来处理包含多类别对象的图像。

    Dec, 2018

  • 语义嵌入式深度神经网络：提升多标签图像分类性能的通用方法

    本文介绍了一种使用语义嵌入深度神经网络，采用基于空间感知语义特征和通道注意力模型的方法来提高多标签预测模型性能的方法。实验证明，与基线方法相比，该方法平均相对改进 15.27％，在 Instagram 时尚服装图像上进行了多标签时尚属性分类的核心实验和消融研究，并将模型性能与我们的方法进行比较，发现我们的方法性能更优秀。

    May, 2023

  • 结构推断网络：利用场景级别上下文和实例级别关系进行目标检测

    本研究提出一种基于图结构推理的对象检测算法，同时考虑了对象的视觉外观、场景语境以及对象之间的关系，并将其视为认知和推理问题，通过实验表明，这种方法确实可以提高对象检测的性能。

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