CVPRApr, 2020

MLCVNet：多层上下文 VoteNet 用于三维物体检测

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TL;DR本文提出 Multi-Level Context VoteNet（MLCVNet）方法，通过使用自注意力机制和多尺度特征融合来捕捉多层次的上下文信息，从而建立在当前先进技术 VoteNet 的基础之上，在投票和分类阶段引入三个上下文模块来编码不同层次的上下文信息，从而有效提高检测精度，在 SUN RGBD 和 ScanNet 等具有挑战性的 3D 目标检测数据集上取得了新的检测性能最佳表现。
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发现论文，激发创造
  • 目标检测的关注上下文

    通过开发一种名为 AC-CNN 的新型神经网络模型，将全局和局部上下文信息有效地结合到区域卷积神经网络中，提高了目标检测性能，特别是在 PASCAL VOC 2007 和 VOC 2012 数据集上，与目前主流的 Fast-RCNN 算法相比在 mAP 方面分别提高了 2.0％和 2.2％

    Mar, 2016

  • OCNet: 场景解析中的对象上下文网络

    本文提出一种新的上下文聚合方案 —— 物体上下文来提高物体信息的影响力，通过二元关系矩阵和稠密关系矩阵来代替对象上下文，结合多尺度上下文方案，实验结果表明该方法在语义分割任务中有着竞争性的表现。

    Sep, 2018

  • 基于深度特征的目标检测上下文模型

    本文提出了一种综合局部外观特征，对象关系的上下文信息和全局场景上下文特征的集合物体检测系统，该系统采用基于对象建议的完全连接条件随机场（CRF）进行建模，并利用快速平均场近似方法有效地进行 CRF 模型中的推理，实验结果表明，与基线算法 Faster R-CNN 相比，我们的方法在 PASCAL VOC 2007 数据集上实现了更高的平均精度（mAP）.

    Apr, 2016

  • 用于自动驾驶的多视角三维物体检测网络

    该论文研究了自动驾驶场景下高精度的 3D 物体检测问题。其提出了 Multi-View 3D networks（MV3D）框架，该框架采用多传感器融合技术，将 LIDAR 点云和 RGB 图像作为输入，并预测有方向的 3D 界限框。实验表明，该方法在 3D 定位和 3D 检测任务方面的表现优于现有技术约 25％和 30％，在 2D 检测中也表现出显著的技术优势。

    Nov, 2016

  • 使用上下文 - CNN 进行场景分类的对象级上下文建模

    本文介绍一种模型语境感知的深度神经网络，该模型利用 LSTM 单元结合物体提议来捕捉物体和场景之间的关系，并且通过对学习到的特征进行可视化和分析，证明了模型具有很好的语境建模能力。

    May, 2017

  • 开探多模态上下文知识的开放词汇物体检测

    该研究论文探索了多模态背景知识在开放词汇目标检测中的作用，并提出了一种多模态背景知识蒸馏框架，通过从多模态融合转换器中学习上下文知识并应用于学生检测器，取得了显著的提升。

    Aug, 2023

  • 利用上下文和注意力进行小目标检测

    提出了一种利用上下文改进小目标检测准确性的方法，该方法使用不同层的多尺度特征作为上下文来增强小目标检测的准确性，并提出带有注意机制的物体检测方法，可以专注于图像中的对象并包括目标层的上下文信息。实验结果表明，该方法在检测小目标方面的准确性比传统 SSD 更高，在 PASCAL VOC2007 测试集上实现了 78.1％的 mAP。

    Dec, 2019

  • 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

  • 多模态大语言模型下的上下文目标检测

    本文介绍了一个名为 ContextDET 的多模态模型，该模型解决了现有的 MLLMs 在物体检测方面的局限性，可以对人机交互中的视觉单元进行定位、识别和分配，意义重大。

    May, 2023

  • 边缘保护和多尺度上下文神经网络用于显著目标检测

    本研究提出了一种新的神经网络，用于保护边缘和多尺度语境下的显著对象检测。该框架旨在解决现有的基于 CNN 的方法存在的两个限制：区域 CNN 方法缺乏足够的上下文来准确定位显著对象，而基于像素的 CNN 方法由于卷积和池化层的存在而具有模糊的边界。该方法可广泛应用于 RGB-D 显著性检测，并具有清晰的检测边界和多尺度语境下的鲁棒性。实验结果显示，该方法在六个 RGB 和两个 RGB-D 基准数据集上均取得了最优性能。

    Aug, 2016