May, 2020

基于分层部位注意力的细粒度三维形状分类

PDF
TL;DRFG3D-Net 是一种用于 3D 形状分类的方法，它通过引入 fine-grained 的数据集和 part-view attention 等技术，提高了在 3D 形状细分类别上的识别精度。
3d shape classificationfine-grained datasetfg3d-netpart-view attentionrnn
发现论文，激发创造
  • 学习三维物体的细粒度分割，无需部件标签

    本文介绍了一种以深度聚类为基础的三维形状部分分割方法，通过学习来自具有细颗粒度分割但没有零件标签的形状数据集的部分先验，它通过最小化新型低秩损失来实现部分分割并表现出优秀的性能。

    Mar, 2021

  • 深度卷积神经网络中使用两级注意力模型进行细粒度图像分类的应用

    本文提出了一种使用深度神经网络应用视觉注意力于细粒度分类任务的新管道，通过整合三种类型的注意力，训练领域特定的深度网络，在弱监督约束下避免使用昂贵的注释，并在 ILSVRC2012 数据集和 CUB200_2011 数据集的子集上验证了该方法的有效性，取得了与其他方法相竞争的表现。

    Nov, 2014

  • 弱监督注意力金字塔卷积神经网络用于细粒度视觉分类

    该论文提出了 Attention Pyramid Convolutional Neural Network (AP-CNN) 模型，通过集成低级信息以及 ROI 引导精细调整等策略来提高对物体细分类别的识别准确率。在三个 Fine-grained visual classification 数据集上实验结果表明，该模型能够实现最先进的性能。

    Feb, 2020

  • Parts4Feature: 从多视图中的语义部分学习 3D 全局特征

    本文介绍了一种名为 Parts4Feature 的深度学习网络，它可以从多视图的部分级信息中学习三维全局特征，利用多重关注机制将检测到的部分聚合到全局特征中， 并通过区域建议模块将局部和全局信息相互促进，从而实现了在三大 3D 形状基准测试中的良好表现。

    May, 2019

  • PartNet：一种用于细粒度和分层形状分割的递归部件分解网络

    本研究提出一种基于递归神经网络的分层式三维形状分割的深度学习模型，通过高层节点提供的强有力上下文线索来约束低层级别的分割，并使用递归上下文特征和相应部分提取的形状特征来提高每个节点的分割准确性。模型能够灵活自适应地将三维形状分割成多个部分，对细颗粒度和语义分割具有 state-of-the-art 的性能。

    Mar, 2019

  • 从单个 RGB 图像学习无监督 3D 物体的分层部件分解

    该研究提出了一种新的方法，可以同时恢复 3D 对象的几何形状和基于部分的分解，以及它们之间的潜在层次结构，实验证明考虑部分的组织确实有助于推理三维几何。

    Apr, 2020

  • 使用弱监督部件检测网络进行部件感知的细粒度对象分类

    该研究提出了一种弱监督的部件检测网络（PartNet），能够检测出细粒度分类所使用的具有辨别力的局部部分，在 CUB-200-2011 和 Oxford Flower 102 数据集上实现了最新的最高性能。

    Jun, 2018

  • 为细粒度特征表征嵌入标签结构

    本文提出了一种多任务学习框架，同时优化分类和相似性约束，将标签结构（如层次结构或共享属性）嵌入到框架中以建模多级相关性，从而实现精细的特征表示，并在细粒度数据集上得到了非常竞争的性能。

    Dec, 2015

  • 3DViewGraph: 基于无序视角图的全局特征学习模型，利用注意力机制对三维模型进行处理

    本文提出了一种名为 3DViewGraph 的方法，该方法通过引入注意力机制，学习 3D 全局特征，解决了池化操作可能导致信息丢失和影响学习特征判别性的限制问题，并在三个大规模基准测试中展现出优异性能。

    May, 2019

  • SR-GNN: 面向细粒度图像分类的空间关系感知图神经网络

    本文介绍一种有效的方法，通过聚合来自最相关的图像区域的上下文感知特征及其在区分细粒度类别中的重要性来捕获细微变化，避免边框和 / 或可见部分注释，并通过自我关注和图形神经网络的最新进展来包括一种简单而有效的关系感知特征变换及其在端到端学习过程中的性能评估。评估了我们的模型，发现其在八个细粒度对象和人类对象交互数据集上的识别准确性显著优于现有技术。

    Sep, 2022