CVPRNov, 2020

自我传播：探索像素级一致性用于无监督视觉表示学习

PDF
TL;DR本文提出了基于像素级别前提任务来学习密集特征表示的方法，并使用此方法在目标检测和语义分割数据集上超越了目前最好的方法
unsupervised learningcontrastive methodspixel-level pretext tasksdense feature representationsobject detection
发现论文，激发创造
  • 自监督视觉预训练的密集对比学习

    本文介绍了一种基于像素的密集自监督学习方法，通过考虑局部特征之间的对应关系，实现了对密集预测任务的有效优化，包括物体检测，语义分割和实例分割。与基线方法 MoCo-v2 相比，该方法仅引入了微不足道的计算开销，但表现出了更好的性能。

    Nov, 2020

  • 语义分割的复制 - 粘贴对比预训练 (CP2)

    本文提出了一种名为 CP2 的逐像素对比学习方法，既有利于图片及像素级别的表征学习，也适用于下游的密集预测任务，经实验证明其提高了语义分割的性能表现。

    Mar, 2022

  • 像素对比一致性半监督语义分割

    提出一种新型半监督语义分割方法，结合像素级 L2 损失和像素对比损失以实现两个分割模型规则：图像增强之间的标签空间一致性性质和不同像素之间的特征空间对比性质，采用 DeepLab-v3+ 结构和多个数据集进行了广泛的实验，表现出最先进的性能。

    Aug, 2021

  • 探索跨图像像素对比用于语义分割

    提出了一个利用对比学习实现像素级别度量学习的语义分割框架，能够从全局上探索标记像素的结构，并在多个数据集上带来了显著的性能改进。

    Jan, 2021

  • PixMatch: 通过像素一致性训练实现无监督领域自适应

    本文提出了一种基于目标域一致性训练的无监督域自适应框架，通过新的损失项实现了模型对目标图像和扰动版本的像素级一致性，并在两个挑战性的合成到真实数据集上取得了非常优秀的结果。

    May, 2021

  • 密集预测任务的多级对比学习

    本文介绍了一种名为 Multi-Level Contrastive Learning for Dense Prediction Task (MCL) 的自监督学习方法，该方法通过实现一种装配多尺度图像的贡献任务，显式地编码绝对位置和比例信息，从而使神经网络能够学习区域语义表示。实验表明，MCL 在各种数据集上始终优于最新的现有方法。

    Apr, 2023

  • 基于像素到分割对比学习的通用弱监督分割

    本研究基于半监督度量学习方法，提出了四种对应关系来捕捉低 - level 图像相似性、语义标注、共现和特征亲和力。这些节点可以从任何部分注释的训练图像中以数据驱动的方式进行学习，因此，该模型不仅适用于弱监督分割中标记的像素，还适用于未标记的像素。

    May, 2021

  • 对比物体掩码提案的无监督语义分割

    本文旨在通过采用对比优化目标中的预定中级先验，引入了一个两步框架来学习像素嵌入，从而解决了计算机视觉中的无监督语义表示学习问题，并证明此方法优于现有方法。

    Feb, 2021

  • 对比检测的高效视觉预训练

    引入对比检测算法的自监督目标，通过在图像增强中识别物体水平特征提取富有学习信息的信号，实现高效的自监督预训练，拥有多种下游任务的领先转移精度。在 ImageNet 预训练模型表现与大型自监督系统 SEER 相当的同时，需要少至 10 倍的预训练数据量，最终该目标还能轻松应对更复杂的图像。

    Mar, 2021

  • 无监督学习视觉表示的对比方法再探

    本文将需要自我学习来改进现有模型的数据集偏差性进行了深入研究，并成功地在不同类型数据集上改善了模型，同时介绍了一种具有多尺度裁剪、强数据增强和近邻策略的改进自监督学习方法，并通过 MoCo 模型在语义分割和视频实例分割任务中实现了优秀的效果。

    Jun, 2021