Jul, 2017

部分遮挡物体的语义部分检测

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TL;DR本篇论文介绍了一种用于检测部分遮挡对象的语义部分的方法，该方法使用本地视觉线索的置信度进行语义部分的检测并使用简单的投票技术来处理局部线索。实验证明，该方法在存在遮挡的情况下，在语义部分检测方面性能优于其他竞争方法。
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发现论文，激发创造
  • DeepVoting: 一种鲁棒且可解释的深度网络，用于部分遮挡下的语义部分检测

    本文提出了一种基于深度学习的 DeepVoting 算法，该算法可以检测物体的语义部位，即使存在局部遮挡的情况，并可以同时进行端到端的优化，通过提取局部视觉线索和空间关系进行投票机制，实现了该任务。

    Sep, 2017

  • 抗部分遮挡的鲁棒方法

    本文通过引入遮挡，利用斯坦福汽车数据集，创建综合分析模型，研究了不同模型在不同遮挡条件下的性能，可以进一步用于视频交通数据分析处理犯罪、收入预测等领域。

    Apr, 2023

  • 基于人口编码的卷积神经网络内部状态无监督学习对象语义部分

    本研究通过对 CNNs 的内部状态进行聚类，提出了一种无监督学习方法来发现物体的语义部件表达，即 Visual Concepts，并证明了其在物体部件检测和语义标注方面的有效性。

    Nov, 2015

  • 看见万物背后：将语义分割扩展至被遮挡的区域

    本文利用深度学习网络结构，使用单个深度图像为输入，实现了语义分割中对可见和遮挡物体及其部分的类型预测，将语义类别进一步细分为背景和多个前景物体组，并改进了标准的交叉熵损失函数以适应这种情况，实验证明所提出的分类方法能够验证预测出被遮挡物体部分的语义类别，无需增加网络结构规模，其性能在由 SUNCG 数据集生成的新数据集上得到验证。

    Jun, 2019

  • 基于高层引导的语义部分分割深度学习

    本研究探讨了物体分割的任务，通过使用语义分割系统和限制玻尔兹曼机的有益信息，结合 Dense CRF 标签，采用判别式方法提高了语义部分分割的性能，并在 PASCAL 数据集上展示了优越的性能。

    May, 2015

  • 使用开放词汇部分分割技术实现更密集的结果

    本文提出了一个具有部分分割能力的检测器，可以通过多粒度对齐来预测开放词汇的物体和它们的部件分割，并通过密集语义对应将新物体解析为其部件。该方法在不同数据集上的实验表现优于基线方法，并且具有更好的数据通用性。

    May, 2023

  • DeePM: 一种用于目标检测和语义部件定位的深度基于部件模型

    本文提出了一种深度基于部件的模型（DeePM），旨在实现符号对象检测和语义部位定位，通过 PASCAL VOC 2012 数据集上的 20 种物体类别的语义部分注释来完成。DeePM 是基于最先进的 R-CNN 框架的潜在图形模型，通过灵活的类型共享学习对象 - 部分配置的显式表示。我们评估了所提出的方法在 PASCAL VOC 2012 上的对象和部分检测性能，并表明 DeePM 在检测对象和部件方面始终优于 OP R-CNN，并且在对象检测方面获得了比 Fast 和 Faster R-CNN 更好的性能。

    Nov, 2015

  • 有限训练数据的语义分割

    介绍了在混乱场景中进行机器人感知的方法，在 Amazon 机器人挑战赛中获得胜利。作者提出了两种策略：一种是基于深度度量学习的方法，另一种是基于全监督语义分割方法的方法，并在数据集上进行了全面分析。两种方法都有良好效果，值得进一步研究。

    Sep, 2017

  • 自监督学习目标部分应用于语义分割

    本文介绍了以往自我监督的学习方式大多聚焦于图像级的表示学习，不能为无监督图像分割等需要空间多样的表示的任务带来改进，通过自我监督学习物体部件提出了新的解决途径，并结合目前趋势的 Vision Transformer，利用稠密聚类任务进行空间标记的微调，取得了在语义分割基准测试上超过 17%-3% 的最先进结果，且在完全无监督分割方面也具有重大潜力。

    Apr, 2022

  • 遮挡一致性：检测和定位被遮挡的人脸

    本文提出了一种分层可变形部件模型，用于面部检测和地标定位，能够明确地模拟部件遮挡，这允许我们使用大量的合成遮挡样本数据，以灵活地整合遮挡模式的统计，从而使检测系统在顶部准确性方面胜过传统系统，同时在未遮挡的情况下保持了竞争力。

    Jun, 2015