Aug, 2016

ADE20K 数据集场景语义理解

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TL;DR本研究介绍并分析 ADE20K 数据集及其相关的 Cascade 分割模块，用于场景解析并在语义分割网络中实现显著提升。同时，发现在 ADE20K 数据集训练的场景解析网络可以应用于各种不同场景和对象。
scene parsingcomputer visionade20k datasetsegmentation networksobject categories
发现论文，激发创造
  • 开放词汇场景解析

    本文提出了一种基于图像像素和词汇概念嵌入框架的解决方案，通过试验 ADE20K 数据集来验证其在识别各种场景和物体方面的开放词汇预测能力和解释性，该方案涉及物体识别、开放词汇解析、图像像素和词汇嵌入、语义关系等关键词。

    Mar, 2017

  • 统一感知分析用于场景理解

    这篇论文研究了一项名为统一感知分析的新任务，通过开发 UPerNet 多任务框架和一种训练策略来实现从给定图像中识别尽可能多的视觉概念，最后在自然场景中应用训练网络来发现视觉知识。

    Jul, 2018

  • 语义感知场景识别

    该论文提出了一种基于多模式 CNN 的场景识别新方法，结合图像和上下文信息，通过注意力机制来强化学习和增强场景的辨别能力，实验证明该方法性能超过所有现有的先进方法，并显著减少了网络参数。

    Sep, 2019

  • 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

  • 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

  • 场景图解析作为依存句法分析

    本文介绍了一种通过神经依赖解析器直接从文本描述中解析出场景图来实现端到端训练的方法，并在评估数据集上比以往方法高出 5％的 F - 分数相似度来生成了我们学习的神经依赖解析器产生的场景图。

    Mar, 2018

  • 利用全局上下文嵌入进行场景解析

    本文提出了基于参数化和非参数化模型的全局语境信息来进行场景解析，使用场景相似性训练上下文网络生成特征表示来生成空间和全局先验知识，然后将这些特征表示和先验知识嵌入到分割网络作为额外的全局上下文提示。实验表明该方法可以消除与全局上下文表示不兼容的误报，且在 MIT ADE20K 和 PASCAL Context 数据集上表现良好。

    Oct, 2017

  • 一种多模态电影场景分割的从局部到全局的方法

    为了对电影进行语义理解，提出了一种局部到全局的场景分割框架，其中包含来自三个级别的多模态信息。通过预先训练 MovieScenes 数据集，该框架能够从长片的分层时间结构中提取复杂语义，提供自上而下的场景分割指导，并在实验中取得了高精度的场景分割表现。

    Apr, 2020

  • RSUD20K: 自动驾驶中的道路场景理解数据集

    公路场景理解在自动驾驶中至关重要，使机器能够感知视觉环境。本文介绍了 RSUD20K 数据集，它由来自孟加拉国道路的超过 20K 张高分辨率图像组成，包含 13 种物体的 130K 个边界框注释。我们的工作在以往努力的基础上显著改进，提供了详细的注释和更复杂的物体。我们对数据集进行了全面的研究，对各种最先进的目标检测器进行了基准测试，并探索了大型视觉模型作为图像注释器。

    Jan, 2024

  • 融合非专用感知模型的室内场景标记

    我们提出了一种在室内环境中获取语义分割和目标实例检测伪标签的成本效益标注方法，旨在为各种下游任务训练轻量级模型提供便利，通过多视图标注融合阶段，识别和纠正单视图不一致现象，并通过与人工注释的比较和目标导航等下游任务的效果评估，证明了该方法的有效性。

    Nov, 2023