Mar, 2016

使用深度结构模型探索上下文语义分割

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TL;DR本文研究深度学习在语义分割中的应用，通过引入 “区域 - 区域” 和 “区域 - 背景” 上下文信息，结合 CNN 和 CRF 模型来建立深度结构模型，实现图像区域与区域之间的语义关联性建模。采用高效的 piecewise 训练方法，克服 CRF 推理开销大的问题，同时引入多尺度训练和滑动金字塔保证对背景信息的适当捕捉，通过对 NYUDv2, PASCAL-VOC2012, Cityscapes, PASCAL-Context, SUN-RGBD, SIFT-flow 和 KITTI 数据集的全面评估，证明该方法在语义分割领域达到了最先进的水平。
发现论文，激发创造
  • 深层结构模型语义分割的高效分段训练

    本文提出了一种改进图像语义分割性能的方法，通过使用上下文信息学习 Patch-Patch 和 Patch-Background 的语义相关性，使用带有条件随机场的 CNN 对邻近 patch 之间的语义相关性进行建模，并采用高效的分段训练方法。同时，通过使用传统的多尺度图片输入和滑动金字塔池化等手段捕捉图像区域与背景的上下文信息，结果在多种流行的语义分割数据集上取得了最先进的性能，并在 PASCAL VOC 2012 数据集上取得了 78.0 的交叉联合分数。

    Apr, 2015

  • 卷积网络基于动态多上下文遥感图像分割

    本研究提出了一种利用多层感知域适用于遥感图像的语义分割的新技术，通过训练一个具有不同感知域的扩张网络，从多种异质性环境下获取信息，从训练样本中定义最佳输入补丁大小，显著提高了像素分类精度。

    Apr, 2018

  • 利用 CNN 特征学习 CRF 以进行图像分割

    本文主要介绍了一种基于预训练的 CNN 和 CRF 的图像分割方法，通过构建一些潜在的超像素来生成 CRF 的 potentials，并借助结构化 SVM 来学习 CRF 参数。研究者们还构建了空间相关的、共现的二元 potentials，以更加准确地描述目标物体在一定空间布局下的标签关系。实验表明，该方法在很多二元和多元分割测试中表现出很好的性能。

    Mar, 2015

  • 无监督视觉表示学习：基于上下文预测

    该研究探讨了利用空间上下文作为丰富的视觉表征的监督信号的方法。通过从每个图像中提取随机配对的路径来训练卷积神经网络，用于预测第二个路径相对于第一个路径的位置，从而实现对目标的识别，并证明该方法在性能上优于其他算法。

    May, 2015

  • 道路裂缝检测的多粒度上下文信息流模型

    通过利用裂缝的背景和上下文信息，本文提出了一种端到端的深度学习方法来准确地定位图像中的裂缝，并且在 Bitumen Pavement Crack 数据集上的实验结果表明，该方法表现良好且优于当前最先进的方法。

    Apr, 2024

  • 具多层上下文的带注意力机制的 RNN 用于场景标注

    探索多级上下文循环神经网络的多种上下文提示，将其结合到分级卷积神经网络中，提供丰富的空间和语义信息，并使用注意力模型来有效地合并多个级别，以实现在图像标签方面的最新结果。

    Jul, 2016

  • 语义分割的上下文编码

    本文提出了一种 Context Encoding Module 方法，在原有 FCN 框架的基础上加入了全局场景语义信息来优化语义分割结果，在 PASCAL-Context、PASCAL VOC 2012 和 ADE20K 数据集上取得了最新最优的成果，并且通过在 CIFAR-10 数据集上进行对比实验表明该方法可以用来改善相对浅层网络的特征表示效果。

    Mar, 2018

  • 基于上下文的自监督学习的改进

    本研究采用了一种基于 patch 排列上下文学习的自监督学习方法，着重解决了光学畸变、空间倾斜和中等特征忽视等问题，在不同数据集上进行多项自监督测试，结果表明，在 PASCAL VOC 2007 的分类和检测、PASCAL VOC 2012 的分割以及 ImageNet 和 CSAIL Places 数据集上的线性测试中都取得了顶尖成绩，在迁移学习分类测试中，超过基准方法的改进幅度为 4.0 到 7.1 个百分点，同时演示了不同标准网络架构的结果，以证明其推广性和灵活性。

    Nov, 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

  • 探索跨图像像素对比用于语义分割

    提出了一个利用对比学习实现像素级别度量学习的语义分割框架，能够从全局上探索标记像素的结构，并在多个数据集上带来了显著的性能改进。

    Jan, 2021