Aug, 2018

通过结构化表示学习分层语义图像处理

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TL;DR本论文提出了一种基于结构化语义布局的图像操作分层框架，使用户可以通过添加、删除和移动一个边界框来对图像进行对象级别的操作。实验证明，该分层框架可以在语义对象操作、交互式图像编辑和数据驱动的图像操作等方面带来优势。
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发现论文，激发创造
  • 使用场景图进行语义图像处理

    本文主要探讨了基于场景图像进行图像编辑的问题，介绍了一种无需直接监督训练的空间 - 语义场景图网络，并通过实验验证了其能够实现在保留原始语义和风格的情况下生成新的图像构成和实现图像编辑。

    Apr, 2020

  • 深层次语义分割

    本文提出了一种用于分层语义分割的新架构 HSSN，它可将现有的分割网络有效地应用于分层语义分割，通过像素嵌入和类别层次结构来实现像素级多标签分类和更好的分割。

    Mar, 2022

  • 层次化文本图像合成的语义布局推断

    本文提出一种新的基于语义布局的文本到图像的分层方法，通过语义布局生成器和图像生成器将生成过程分解为多个步骤完成，能够提高图像质量和与输入文本的语义对齐性。

    Jan, 2018

  • 语义合成图像

    提出利用语义布局来综合生成逼真图像的新方法，该方法建立了区域之间的依赖关系并通过动态加权网络实现，既保留了语义区分，同时加强了语义相关性，提高了全局结构和细节的合成质量。

    Sep, 2021

  • 深度生成表示中出现了场景生成的语义层次结构

    本研究说明了 State-of-the-art GAN 模型中，高度结构化的语义层次结构从生成性表示中出现作为变化因素，并证明了 GANs 学习到的生成性表示是专门用于合成不同的层次语义。

    Nov, 2019

  • 高分辨率稀疏注意力下的语义布局操作

    该研究提出了一种高分辨率稀疏注意力模块和一个生成器架构，可以在语义标签映射的基础上，有效地实现将输入图像的视觉细节转移至新布局。实验证明，该方法在图像修补和布局操作方面的性能得到了大幅提高。

    Dec, 2020

  • 维护语义层次的大规模图像检索深度哈希

    本研究提出了一种有效的方法，以保留完整语义层次结构的类别相似性，以提高大规模图像检索的精细级别性能并生成更好的二进制代码。

    Jan, 2019

  • 层次语义树概念白化用于可解释的图像分类

    通过在深度模型中主动注入知识，使用语义概念的层次树规范化图像数据实例的表达方式，提高模型可解释性，改善语义概念的分离，并不会对模型的分类性能产生负面影响。

    Jul, 2023

  • 草图图像主旨：仿人分层场景图生成

    介绍了一种新的场景图生成方法，该方法利用人类对图像给出主要对象和关键关系的认知习惯构建一个基于层次结构的人类模拟分层实体树，利用 Hybrid-LSTM 对树进行解析来生成场景图，并且设计了一个关系排序模块，动态调整场景图中的关键关系的排序来提升图像的下游任务表现。

    Jul, 2020

  • 学习分层组合形状词汇以进行多类物体表示

    通过递归组合简单的轮廓片段，并结合简单的形状组合和逐层学习和逐渐增加分析窗口的大小，可以学习出一种用于表示多种物体类别的层次化组合形状词汇，并在更快的推理以及更短的训练时间内实现了最先进的检测性能。

    Aug, 2014