CVPRFeb, 2021

自监督检测预训练的实例定位

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TL;DR本研究旨在推进自主学习预训练模型专门用于物体检测。通过提出一种名为实例定位的自我监督预文本任务，该任务涉及将图像实例粘贴到背景图像的各个位置和尺度上。将包围框集成到预训练中可促进更好的任务对齐和转移学习的架构对齐。通过在边界框上应用增强方法，模型成为弱于 Imagenet 语义分类但强于图像补丁定位的更强的预训练模型，对 PASCAL VOC 和 MSCOCO 上的物体检测产生最先进的转移学习结果。
发现论文，激发创造
  • 基于实例搜索的精准定位

    本文使用自适应学习框架，并结合实例搜索，通过逐步挖掘目标实例，即使不知道目标物体的种类，也能够实现准确的目标定位和少样本物体检测，并在两个任务上表现出优越的性能。

    Jul, 2021

  • 深度神经网络自学目标定位

    介绍了一种新方法，利用深度卷积神经网络对整张图片进行训练，以在不额外进行人工监督的情况下定位图像中的物体，并将该思想嵌入凝聚聚类技术中，产生自学习定位假设。实验证明，使用我们的方法自动生成的注释可用于训练物体探测器，产生接近于手动注释的边界框的识别结果。

    Sep, 2014

  • 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

  • 多层多实例弱监督目标定位

    本文介绍了一种采用多实例学习方法、利用二进制标签训练目标探测器并推断正样本中物体的位置的弱监督学习方法，旨在解决目标分类定位问题，同时提出了一种多因素多实例学习流程和窗口细化方法，将之应用于高维特征，例如 Fisher 向量和卷积神经网络特征，并在使用 PASCAL VOC 2007 测试集进行实验验证其有效性。

    Mar, 2015

  • 目标检测预训练分析

    文章分析了卷积神经网络在物体检测任务上的预训练方法对小规模数据集的图像分类、语义分割和物体检测等任务的影响，并得出了四个关键结论。

    Apr, 2019

  • 利用物体级对比学习来调整预训练以进行检测

    通过选择性搜索提出边界框，引入物体层次表征，结合 FPN 等所需模块的预训练神经网络，并配备物体检测属性，该文提出的选择性物体对比学习（SoCo）方法在物体检测领域取得了最先进的转移学习结果。

    Jun, 2021

  • 学习仅需最少监督的物体定位

    本论文提出了一种新方法，通过图像级标签，结合判别子模块覆盖问题和平滑的潜在 SVM 公式，实现仅需很少的监督，即可学习定位对象。实验表明，该方法在 PASCAL VOC 2007 检测中，相对于现有技术有 50％的平均精确度提升。

    Mar, 2014

  • 自主学习深度学习技术在弱监督目标检测中的应用

    本文基于自适应学习的思想，针对目前对象检测的弱监督情况，提出了一种基于深度神经网络架构的自适应学习策略，并在 Pascal VOC 2007、Pascal VOC 2010 和 ILSVRC 2013 数据集上得到了最先进的实验结果。

    May, 2016

  • PatchContrast：自监督预训练用于 3D 物体检测

    基于自主车辆的关键挑战是准确检测环境中的物体。我们引入 PatchContrast，这是一个创新的自我监督点云预训练框架，用于 3D 物体检测。通过提出两个抽象层次的利用，我们学习未标记数据的判别性表示：提案级别和补丁级别。提案级别旨在确定物体相对于周围环境的位置，而补丁级别增加了关于物体组件之间内部连接的信息，从而根据它们的独立组件区分不同的对象。我们展示了如何将这些级别集成到自我监督预训练中以增强下游的 3D 检测任务，并证明我们的方法在三个常用的 3D 检测数据集上优于现有的最先进模型。

    Aug, 2023

  • 通过回收边界框进行自监督的三维单目物体检测

    研究了在单目 3D 物体检测中使用预文本任务来提高性能的自监督学习方法，并且通过随机窗口来标记建立自监督训练模型以分类真实和假象检测集的目标物体来达到我们的目的，即解决前景 - 背景不平衡问题，ICFW mAP 得分进一步证明方法的有效性。

    Jun, 2022