ICCVAug, 2019

视频物体检测的关系蒸馏网络

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TL;DR该研究提出了关系蒸馏网络 (RDN) 的新架构，通过跨物体的空时上下文进行聚合和传播，从而改进了目标检测和跨帧盒子链接，并在 ImageNet VID 数据集上实现了最佳 mAP。
object detectionobject relationsspatio-temporal contextrelation distillation networks (rdn)box linking
发现论文，激发创造
  • 关系网络用于物体检测

    本研究提出一种基于对象关系模块的深度学习模型，可以同时处理对象之间的外观特征和几何关系，从而提高了对象识别和重复去除步骤，在 CNN-based detection 中显著地有效，且无需额外 supervision，是第一个完全端到端的物体检测器。

    Nov, 2017

  • 从纠缠的场景表示中发现对象及其关系

    本文引入的关系网络（RNs）- 一种通用的神经网络架构，可用于从场景描述数据中学习对象关系，并从变分自编码器提供的场景图像的分布式深度表示中分离出错综场景描述输入的对象。

    Feb, 2017

  • 基于关系图网络的点云三维物体检测

    本文提出了一种基于卷积神经网络的关系图网络模型，该模型利用方向特征、语义特征和空间坐标，结合盒子候选回归和点注意池化，探索关系图对于提高候选物体外观特征的影响，最终成功实现了在点云中检测三维物体的任务。

    Nov, 2019

  • 使用深度关系网络检测视觉关系

    通过深度关系网络的嵌入式框架，探讨和利用对象之间以及它们的关系之间的统计依赖关系，从而实现更好的图像理解能力。

    Apr, 2017

  • 视频动作检测的长短期关系网络

    本文提出了一种新的长短期关系网络（LSTR），通过空时注意机制建模视频内的短期人类 - 背景关系，并通过级联方式使用图卷积网络（GCN）推理长期时空动态，从而增强视频动作检测的特征表现。在四个基准数据集上进行广泛实验，与现有方法相比，取得了优异的结果。

    Mar, 2020

  • 学习关系依赖网络进行关系抽取

    本文中，我们采用关系依存网络（Relational Dependency Networks）来提取新闻文件中的关系信息，并探讨了如何将多种组件例如弱监督、word2vec 特征、联合学习和人力建议等集成到这一关系模型中。在 KBP 2015 任务中的评估结果表明，RDN 可以有效地模拟多种特征并表现出与当今最先进的关系抽取技术类似的竞争力。

    Jul, 2016

  • 注意力 RPN 和多关系检测器的小样本目标检测

    本文提出一种新的 few-shot 目标检测网络，使用少量注释的示例检测未见过的物体类别，并通过 Attention-RPN，Multi-Relation Detector 和 Contrastive Training 策略来抑制背景误检。作者还贡献了一个包含高品质注释的 1000 个物体类别的新数据集，是针对 few-shot 目标检测的首批数据集之一。该方法在不同数据集上取得了新的最佳性能表现，具有广泛的潜在应用。

    Aug, 2019

  • 自然语言引导下的视觉关系检测

    本研究提出了一种自然语言引导的框架来解决视觉关系检测任务中对象对之间关系分类的问题，并使用双向循环神经网络以及语义连接来预测参与关系的对象之间的语义连接。该方法在 Visual Relationship Detection 和 Visual Genome 数据集上取得了最佳状态，特别是在未预测关系的情况下。

    Nov, 2017

  • Faster R-CNN: 基于区域建议网络实现实时目标检测

    本文提出一种完全卷积的区域提议网络（RPN），在同时预测目标边界和目标特征分数的同时，使用完全图像卷积特征共享检测网络的特征。

    Jun, 2015

  • 关系变换网络

    该论文提出了一种新颖的 transformer 模型，用于场景图生成和关系预测，利用编码器 - 解码器架构和节点和边的丰富特征嵌入，通过自我注意力和交叉注意力模拟节点之间和边与节点之间的交互，并引入适用于处理解码器中的边的新的位置嵌入。

    Apr, 2020