ICCVOct, 2017

通过注意框预测和美学评估实现深度裁剪

PDF
TL;DR本文提出了一种通过级联注意框回归和美感质量分类的深度学习建模来解决照片剪裁问题的方法。该神经网络使用由两个分支构成的结构，能够预测注意力包围框并分析美感特征，通过共享特征来提高计算效率。实验结果表明，该方法在照片剪裁方面取得了很高的效果，具有竞争性的结果和快速的处理速度（所有步骤运行速度为每秒 5 帧），即便是在有限的照片剪裁训练数据的情况下。
photo croppingattention box regressionaesthetic quality classificationneural networkcomputation efficiency
发现论文，激发创造
  • 深度视觉注意力预测

    通过深度学习网络结构，我们的视觉注意力网络从全局到本地不同范围内的多尺度特征中提取等级显著信息以预测人眼的视觉注视点，并在各种基准数据集上实现了最先进的性能表现。

    May, 2017

  • 深度卷积神经网络中使用两级注意力模型进行细粒度图像分类的应用

    本文提出了一种使用深度神经网络应用视觉注意力于细粒度分类任务的新管道，通过整合三种类型的注意力，训练领域特定的深度网络，在弱监督约束下避免使用昂贵的注释，并在 ILSVRC2012 数据集和 CUB200_2011 数据集的子集上验证了该方法的有效性，取得了与其他方法相竞争的表现。

    Nov, 2014

  • 视觉属性预测的渐进式注意力网络

    该研究提出了一种新的注意力模型，可以通过多层卷积神经网络的渐进式注意力过程精确地关注各种规模和形状的图像目标。实验证明，与传统的注意力方法相比，在视觉属性预测任务中，所提出的注意力网络效果更好。

    Jun, 2016

  • SpotNet: 自注意力多任务网络用于目标检测

    本研究旨在通过多任务学习方式训练一个网络实现视觉注意力，使用半监督学习方式生成前 / 背景分割标签，进而训练目标检测模型，利用分割地图实现自我注意机制，获得在交通监控领域两个数据集上显著的 mAP 改进，UA-DETRAC 和 UAVDT 数据集上均实现了最先进的结果。

    Feb, 2020

  • 基于注意力模型的跨领域图像检索

    本文旨在通过在电商网站上的标签信息和候选图像上下文信息，利用了 TagYNet 和 CtxYNet 等深度卷积神经网络架构，以实现对基于智能手机拍摄的图像进行检索的 Attention weights 计算和图像特征提取，可显著提高检索的准确率和效率。

    Sep, 2017

  • 视觉目标检测的注意力网络

    基于注意力机制的深度神经网络在物体检测任务中的应用

    Feb, 2017

  • AttentionNet: 弱方向聚合准确物体检测

    本文提出了一种名为 AttentionNet 的基于深度卷积神经网络的新型检测方法，将目标检测问题视为迭代分类问题，通过提供定量化的目标物体弱方向并融合来自 AttentionNet 的迭代预测结果，从而实现更精确的物体边界检测。AttentionNet 是一种统一的目标检测网络，从物体提议到后续的 bounding-box 回归均可进行检测，并在人类检测任务中取得了 65%（AP）的最先进效果，仅采用 8 层结构。

    Jun, 2015

  • 多重注意力深度伪造检测

    本文提出了一个新的多注意力深度伪造检测网络，该网络通过引入区域独立的损失和基于注意力的数据增强策略来解决学习难度问题，并在多个数据集上展示了该方法在检测深度伪造方面的优越性。

    Mar, 2021

  • 关注激活：用于细粒度图像识别的模块化注意机制

    本文提出利用注意力机制在卷积特征激活层面上进行细粒度图像识别，相对于传统方法，在不需要部分标注的情况下使用低层次特征进行输出概率分配，并在 CIFAR-10、Adience gender recognition task、Stanford Dogs 和 UEC-Food100 等数据集上取得了最先进的分类精度。

    Jul, 2019

  • 自然视频显著性预测的深度学习

    通过使用新的深度学习技术，本文旨在检测自然视频中的显著区域。首先预测视频帧中的显著补丁，然后基于它们构建预测的视觉注视地图。我们展示了通过更改优化网络参数的数据选择方式，可以将计算成本节约多达 12 倍。将 RGB 值的深度学习方法扩展到具有特定性的视频以利用人类视觉系统对残留运动的敏感性。在两个公开可用数据集上进行实验，并展示了较高的准确度和 AUC 度量。

    Apr, 2016