Jul, 2021

特征融合视觉 Transformer 用于细粒度视觉分类

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TL;DR本文提出了一个基于 Transformer 的框架，通过聚合特征来处理细粒度视觉分类任务，其中引入了一种新的令牌选择模块（MAWS）来引导网络有效地选择具有判别性的令牌，从而实现了最先进的性能。
fine-grained visual categorizationfeature learningvision transformertoken selectionstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • TransFG: 用于细粒度识别的 Transformer 架构

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    Mar, 2021

  • 基于显著掩膜引导的视觉 Transformer 用于细粒度分类

    本文提出了一个简单而有效的 Salient Mask-Guided Vision Transformer（SM-ViT）方法来在精细 - grained 视觉分类（FGVC）问题中捕捉潜在的可区分特征，进而提高视觉 Transformer 模型的分类性能。实验证明，SM-ViT 比现有的基于 ViT 的方法表现更优秀，需要更少的资源和较低的输入图像分辨率。

    May, 2023

  • 探索 Vision Transformers 用于细粒度分类

    研究提出了一种多阶段的 Vision Transformer 框架，用于细粒度图像分类，可在不需要架构变化的情况下定位信息图像区域。 Attention-guided 增强技术提高了模型性能，并在四个流行的细粒度基准测试中进行了实验，同时通过定性结果证明了模型的可解释性。

    Jun, 2021

  • 细粒度视觉分类的注意力卷积二元神经树

    本文提出了一种基于关注的卷积二叉神经树框架，并使用路由功能、注意力变换器模块以及负对数似然损失函数等处理技术来解决细粒度视觉分类中遇到的问题，在多个标准数据集上的实验结果表明该方法性能优于先前提出的方法。

    Sep, 2019

  • R2-Trans: 细粒度视觉分类中的冗余减少

    本文提出了一种新颖的 Fine-grained visual categorization (FGVC) 方法，可以同时运用环境线索中局部但足够区分的信息和对目标类别下的冗余信息进行压缩，通过计算批次中高权重区域的比例和自适应阈值，实现了输入空间中背景信息的适度提取。此外，本文还使用信息瓶颈方法指导网络在特征空间中学习最小充分表示。实验结果表明，此方法在三个常用基准数据集上表现优于其他最先进的方法和基线模型。

    Apr, 2022

  • FViT：一种具有 Gabor 滤波器的聚焦视觉变换器

    利用 Gabor 滤波器和学习能力，结合视觉变换器模型，设计了一种有效的金字塔网络结构，称为 Focal Vision Transformers（FViTs），在各种视觉任务中展现出出色的性能。

    Feb, 2024

  • 使用混合多模态视觉 Transformer-CNN 模型增强细粒度 3D 物体识别能力

    提出了一种混合多模态视觉转换器和卷积神经网络方法以改善精细分类识别，通过生成两个合成数据集来解决 FGVC 3D 数据集不足的问题，并成功将其与机器人框架集成，展示其在模拟和实际机器人场景中作为细粒度感知工具的潜力。

    Oct, 2022

  • CrossViT: 跨注意力多尺度视觉 Transformer 用于图像分类

    本文提出了一种名为 Dual-Branch Transformer 的模型，通过使用不同尺寸的图像块来获得更强的图像特征，进而学习多尺度特征表示，并采用交叉关注的方法进行多尺度特征的融合，使得计算复杂度得到控制，并在 ImageNet1K 数据集上实现了表现优于或与几个同时期的视觉转换器相当的结果。

    Mar, 2021

  • CF-ViT: 一种通用的视觉 Transformer 粗细递进方法

    本文提出了一种粗到细的 CF-ViT，实现视觉图像的快速识别，具有较高的计算效率，可以支持小长度的词条序列，大大减少了计算成本。

    Mar, 2022

  • 基于视觉变换器的面部局部识别

    本文提出了一种全新的脸部识别方法 —— 使用 Vision Transformer 作为架构进行培训，称为 fViT，并通过简单的网络预测面部标记点的坐标再进行后续处理，最终达到了在几个面部识别基准上的最佳准确度。

    Nov, 2022