May, 2018

交叉连接网络用于检测和分割的多任务学习

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TL;DR提出一种新的多任务学习架构，即跨连接卷积神经网络，它通过卷积层连接单任务 CNN，在不同的数据集上实现检测和分割，并在行人和野生鸟类数据集上进行实验，表明该方法可以学习通用表征并显著提高检测性能。
发现论文，激发创造
  • 多模态医学图像的多任务深度学习分割

    本文研究使用单个卷积神经网络对不同成像模式下的医学图像进行分割的方法，实验结果表明这种方法在不同任务中具有相当的分割性能，证明了卷积神经网络结构的高容量性。因此，可以在医学实践中使用单个系统进行自动分割任务，而无需进行任务特定的训练。

    Apr, 2017

  • 全连接深层结构网络

    该研究提出了一种单一联合训练算法，能够有效地应用于语义图像分割任务，并在具有挑战性的 PASCAL VOC 2012 数据集上呈现鼓舞人心的结果。

    Mar, 2015

  • 利用卷积神经网络提高医学图像分割中的校准性和超出分布检测能力

    本研究采用多任务学习的方法解决了小型医学图像数据集训练卷积神经网络模型的挑战性问题，并通过对多个数据集进行训练，以识别不同情境下的感兴趣器官并提高模型输出的准确性和可靠性。同时，基于卷积神经网络特征图的频谱分析方法在检测测试图像的 “出域” 数据方面，表现出明显优势。

    Apr, 2020

  • X-CNN: 跨模态卷积神经网络适用于稀疏数据集

    本文提出了一种新颖的跨模态卷积神经网络（X-CNNs），通过在更大规模的网络拓扑中处理梯度下降专用的 CNN，允许在网络的类似隐藏层之间进行无限制的信息流和 / 或权重共享，具有很好的泛化能力，最终表现优于标准 CNN 和 FitNet4 架构，特别在稀疏数据环境中表现更佳

    Oct, 2016

  • 密集型多任务学习的跨任务注意机制

    该研究介绍了一种多任务学习架构，通过相关性引导的注意力和自我关注增强平均表示学习，以通过 2D 语义分割和几何相关的任务来综合理解复杂场景，并在室内和室外数据集上展示了其好处。

    Jun, 2022

  • 基于深度协同学习的多任务学习及其在面部关键点检测中的应用

    本文提出利用多任务学习中的软参数共享机制，在卷积神经网络中加入侧向转换块，并使用跳接连接的方式提取各深度的任务特定特征，从而在面部关键点检测等相关任务中取得更好的精度和深度特定影响的知识共享效果。

    Oct, 2017

  • 跨针织网络的多任务学习

    本文针对多任务卷积网络中已存在的枚举多种网络架构的不足，提出了一种新的可端到端训练的共享单元：“十字绣” 单元，通过这种单元可以学习到共享和任务特定的最佳组合方式，在多任务中通用且表现远远优于基线方法。

    Apr, 2016

  • 基于多任务字典学习的卷积神经网络在纵向图像计算机辅助诊断中的应用

    本文介绍了一种基于卷积神经网络的深度学习多任务字典学习框架，使用 MSCC 方法学习不同的任务，以预测未来认知临床得分，并在公开的神经影像队列中应用模型进行临床测量预测，取得了优异的结果。

    Aug, 2017

  • 使用深度卷积网络进行联合语义分割和深度估计

    本研究采用多尺度卷积神经网络，提出一种单一 RGB 图像用于深度估计和语义分割的深度学习模型，该模型采用单一损失函数进行训练，同时使用完全连接的 CRF 捕捉语义和深度线索之间的上下文关系和交互作用，实现更精确的结果。在 NYUDepth V2 数据集上进行实验，该模型在语义分割方面表现优于最先进方法，在深度估计任务上实现可比较的结果。

    Apr, 2016

  • AssembleNet: 在视频网络中搜索多流神经连接

    本文提出一种名为 AssembleNet 的方法，通过进化算法自动发现连接更好、时空交互更强的神经网络结构，以达到更好的视频理解效果。该方法在公共视频数据集上优于以往的方法，尤其是在 Charades 数据集上，58.6% 的 mAP 表现尤为出色。

    May, 2019