ICCVNov, 2017

基于循环发现注意力区域的多标签图像识别

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TL;DR本文提出了一种利用深度学习技术中的循环记忆 - 关注模块来实现图像多标签分类识别的新方法。通过不使用候选区域提取方法，从卷积特征图中定位注意区域，并使用 LSTM 子网络对这些区域进行语义标记和全局依赖性的序列预测。试验表明该方法在识别准确率和效率上均优于现有技术。
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发现论文，激发创造
  • 基于循环注意力增强学习的多标签图像识别

    本研究提出了一种循环注意强化学习框架，通过迭代地发现一系列关注和信息区域，以及进一步预测这些区域中的标签得分，从而实现多标签图像识别。

    Dec, 2017

  • 学习发现多类别注意力区域用于多标签图像识别

    本文提出了一种简单而高效的双流框架方法，使用全局图像到局部区域的方法识别多类别目标，并提出了多类关注区域模块（MCAR）来解决关注区域数量过多，生成复杂问题，这种方法仅使用图像语义就可以创建新的最佳结果，并在不同因素下进行了广泛的展示。

    Jul, 2020

  • 基于视觉注意力的无序 RNN 多标签分类

    本文提出了用于多标签分类的联合学习注意力和循环神经网络模型，可有效利用注意力和 LSTM 模型，并且扩展了 beam 搜索技术以提高效率。

    Jul, 2017

  • 视觉注意力下的多对象识别

    提出使用基于注意力模型的深度循环神经网络，加上强化学习训练，以识别并定位输入图像中的多个目标。通过在谷歌街景图像中转录房屋编号序列的挑战性任务上的测试，表明该模型精度高于现有最先进的卷积神经网络，且使用的参数和计算量较少。

    Dec, 2014

  • 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

  • RAMS-Trans: 基于循环注意力多尺度变换器进行细粒度图像识别

    通过使用注意力权重来测量原始图像对应的补丁符记的重要性，我们提出了递归注意力多尺度转换器 (RAMS-Trans)，它使用变压器的自我注意力以多尺度的方式递归地学习区分地区的注意力。

    Jul, 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

  • 一种混合卷积和双向 LSTM 网络中循环探索类别关注的方法，用于多标签航空图像分类

    本文提出 CA-Conv-BiLSTM 网络，用于航空图像多标签分类。该网络利用三个不可少的部件提取语义特征图，捕获具有可辨别性的类特定特征，并在双向 LSTM 子网络中建模底层类依赖关系，从而产生结构化的多对象标签。实验证明，该模型在 UCM 多标签数据集和 DFC15 多标签数据集上具有定量和定性的有效性。

    Jul, 2018

  • 图像字幕注意力区域

    提出了基于注意力机制的图像描述模型，该模型使用三种成对的交互来建立图像区域、描述文本和 RNN 语言模型之间的依赖关系，并运用空间变换器来生成最佳的区域关注机制，达到了 MSCOCO 数据集上的最佳结果。

    Dec, 2016

  • 场景文本识别的视觉注意力模型

    本文提出了一种无词典的场景图像文本识别方法，该方法基于一种基于 LSTM 的软视觉注意模型，该模型从卷积特征中学习。通过导出与图像不同区域对应的中间卷积层的一组特征向量，实现了对空间信息的编码，从而使框架能够学习如何选择性地聚焦于图像的不同部分。除此之外，我们还展示了通过将显式语言模型集成到束搜索算法中来修改改良的束搜索算法可以导致更好的识别结果，以标准的 SVT 和 ICDAR'03 场景文本数据集为基础，证明了我们方法在无约束文本识别中的卓越表现。

    Jun, 2017