CVPRDec, 2016

金字塔场景解析网络

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TL;DR本文介绍了一种利用基于不同区域的上下文聚合和金字塔场景分割网络的全局上下文信息的方法，以进行场景分割任务，并在各种数据集上取得了最先进的性能表现。该方法在 PASCAL VOC 2012 基准和 Cityscapes 基准数据集上创造了新的记录。
scene parsingglobal context informationpyramid scene parsing networkpixel-level predictionstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 使用监督金字塔上下文网络进行场景文本检测

    本文提出了一种基于 Feature Pyramid Network 和实例分割的模型，准确定位文本区域的同时抑制了虚警，实验结果表明该模型在场景文本检测方面表现优于现有方法。

    Nov, 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

  • 金字塔注意力网络用于语义分割

    使用金字塔注意力网络 (PAN) 进行语义分割，通过特征金字塔注意力模块和全局注意力上采样模块提取精确的密集特征，优于现有方法，可达到 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 数据集的最高精度 mIoU 84.0%。

    May, 2018

  • 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

  • 利用广泛的类和场景级上下文进行图像解析

    通过改进概率分类器的标签似然度和引入全局标签代价，本论文提出了一种非参数景观分析方法，提高了场景图像中前景类别的覆盖率和总体准确性，并在两个大型数据集上达到了最先进的性能。

    Oct, 2015

  • 金字塔立体匹配网络

    该论文提出了一种新的算法 PSMNet，通过空间金字塔池化模块和三维卷积神经网络来提取全局上下文信息并形成代价体积，通过多层次网络及中间监督来优化代价体积，该算法在 KITTI 2012 和 2015 数据集中的表现也十分优秀。

    Mar, 2018

  • 深度卷积网络中的空间金字塔池化用于视觉识别

    本研究提出了 SPP-net 结构，通过空间金字塔池化策略，消除了深度卷积神经网络所需的特定输入图像大小的限制，可生成固定长度特征表示，显著提高了基于 CNN 的图像分类和目标检测方法的准确性，ILSVRC 竞赛中名列前茅。

    Jun, 2014

  • 场景解析的循环卷积神经网络

    通过循环卷积神经网络的方法，可在不依赖于分割方法和任务特定特征的情况下，对图像里的所有像素赋予分类标签，并且无需在测试时像其他方法那样昂贵，因此可在 Stanford Background 数据集和 SIFT Flow 数据集上获得最先进的性能。

    Jun, 2013

  • 场景分割的自适应上下文网络

    该研究提出了一种自适应上下文网络（ACNet）来捕捉基于像素需求的上下文，以全局上下文和局部上下文的竞争性融合为基础，进一步提高场景解析性能。

    Nov, 2019

  • 深层分层解析用于语义分割

    本文提出了一种基于学习的场景解析方法，通过逐层递归的上下文传播方式，以图像中的超像素为分类基础进行解析，并利用 MRF 模型建模结果的层次依赖关系从而实现对 Stanford Background，SIFT-Flow 和 Daimler urban 数据集的最新性能。

    Mar, 2015