AAAIJan, 2021

自监督预训练用于 RGB-D 显着性目标检测

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TL;DR本文通过使用自监督表示学习方法，在只有少量无标签 RGB-D 数据集的情况下，利用两个预处理任务（跨模态自编码器和深度轮廓估计）对 CNNs-Based RGB-D 显着物体检测网络进行预训练，建立一个富有语义上下文的网络初始化，同时提出了一种一致性 - 差异性聚合模块（CDA）来解决 RGB-D SOD 中的跨模态融合问题。实验结果表明，本文的自监督预训练模型表现优于那些在 ImageNet 上进行预训练的最先进方法。
rgb-d salient object detectionself-supervised representation learningcross-modal auto-encoderdepth-contour estimationconsistency-difference aggregation
发现论文，激发创造
  • 基于判别式跨模态迁移学习的 RGB-D 显著目标检测

    本文研究使用卷积神经网络，通过跨模态传输问题对深度引导显著性检测进行提高。在这个方法中，我们有效地利用源模态的辅助数据来训练红绿蓝（RGB）显著性检测网络，并利用深度特定信息来预训练模态分类网络。这两个模块都是独立训练的，然后被拼接起来来初始化并优化最终的深度引导显著性检测模型。实验证明，这种预训练策略及所提出的方法都可以显著且一致地提高性能。

    Mar, 2017

  • 基于三维卷积神经网络的 RGB-D 显著性目标检测

    该研究提出了一种名为 RD3D 的深度学习模型，其采用前编码器阶段的预聚合和后解码器阶段的深层特征融合来促进 RGB 和深度流的充分融合，并在 RGB-D 显着目标检测模型方面表现优于 14 种先进模型。

    Jan, 2021

  • 保留特异性的 RGB-D 显著性检测

    该研究提出了一种称为 SPNet 的新框架，它通过探索共享信息和特定性质（如特定性）来受益于 SOD 性能，并采用双模态特定网络和共同学习网络来生成单独的和共享的显着性预测地图，分别。此外，为了捕获丰富的互补多模态信息以提高 SOD 性能，该研究还提出了一种多模态特征聚合（MFA）模块。

    Aug, 2021

  • 从深度提升显著性：深度无监督的 RGB-D 显著性检测

    本研究提出了一种基于深度学习和无监督学习的 RGB-D 显著目标检测方法，利用基于深度学习的迭代自动伪标签生成和注意力训练策略，无需人工像素级注释即可在无监督场景下提高 RGB-D 显著目标检测的效率和效果，同时也适用于全监督情况下的场景。

    May, 2022

  • 物体发现和表示网络

    Odin 是一种自我监督学习范式，通过耦合对象发现和表征网络来自主发现有意义的图像分割，而无需人工干预，可实现 COCO 目标检测、实例分割及 PASCAL、Cityscapes 的语义分割等领域的迁移学习效果，并在 DAVIS 视频分割方面超越监督预训练的方法。

    Mar, 2022

  • 丰富和深入监督网络用于显著性目标检测

    本文提出了一种新的显著性目标检测系统 RDS，它使用更有效的方法传递全局信息，解决传统模型中忽略背景信息的问题，并在使用目标检测数据训练模型时取得了最新的结果。

    Jan, 2019

  • 基于互模态重构和特征投影网络的自监督学习用于高效标签 3D 到 2D 分割

    本研究提出一种卷积神经网络和自监督学习的方法，用于在有限标记数据情况下进行高效的三维到二维分割，通过在临床相关任务中验证，证明该方法比现有技术在有限标记数据情况下显著提升了分割性能，并且自监督学习方法可以进一步提高性能，而且对于网络架构无关。

    Jul, 2023

  • 基于知识迁移的统一无监督显著目标检测

    提出一种用于通用无监督显著目标检测任务的统一框架，其中包括渐进式课程学习的显著性提取机制、自我矫正的伪标签优化机制和适配器调整方法，实现了在目标任务上取得更好的迁移性能。

    Apr, 2024

  • 基于密集学习的半监督目标检测

    本研究提出了一种基于 DenSe Learning 的锚点自由的半监督目标检测算法，其中包含自适应过滤策略、聚合型教师以及跨尺度不确定性一致性正则化等多种新技术，与 MS-COCO 和 PASCAL-VOC 等数据集上得到的实验结果表明，该方法在半监督目标检测性能上取得了新的最优结果。

    Apr, 2022

  • 深度敏感关注和自动多模态融合的 RGB-D 显著性检测

    本文提出了一种深度敏感的 RGB 特征建模方案，并使用深度几何先验来实现特征增强和背景分心减少。另外，我们还提出了一种自动架构搜索方法来进行 RGB-D 显着对象检测，取得了比现有技术更好的结果。

    Mar, 2021