Jan, 2022

动态视觉识别的快速扫描和精确定位网络

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TL;DR本文提出了一个新的序列特征学习方法，Glance and Focus Network（GFNet），用于图像识别问题中的减少空间冗余和时间复杂度的优化，GFNet 采用类似人类视觉系统的粗到细的学习方式处理图像，并通过强化学习的方式定位图像中的显著区域，从而避免了手动标注的需求。实验表明，GFNet 能够大幅度降低 MobileNet-V3 在 iPhone XS Max 上的平均延迟 (1.3x)，而精度没有任何损失。
redundancyvisual recognitionsequential learningadaptive inferenceglance and focus network
发现论文，激发创造
  • 一种减少图像分类中空间冗余的动态方法：凝视和聚焦

    为了提高卷积神经网络（CNNs）的分类准确率，但不增加计算与存储成本，我们提出了一种采用强化学习所选择的原始图像中的一系列相对较小的输入进行处理的框架，从而实现了高效的图像分类。实验表明，采用我们提出的方法可以在不牺牲准确性的前提下显著提高多种深度模型的计算效率。

    Oct, 2020

  • 多窥视网络：基于循环下采样注意力的鲁棒高效分类架构

    提出一种基于多次感知和递归下采样注意机制的可训练多次感知网络，用于选择任务相关的图像区域进行预测，提高了对抗攻击和常见数据损坏的鲁棒性，具有更强的可解释性。

    Nov, 2021

  • 高效视频识别的自适应对焦

    本文探讨了视频识别中的空间冗余问题，提出了一种基于强化学习的自适应空间视频识别方法（AdaFocus），通过在一个小图像块的空间序列上采用高效的卷积神经网络和循环决策网络来定位和选择最相关的区域，以提高计算效率和精度。

    May, 2021

  • 全局卷积网络用于图像分类

    GFNet 是一个简单而高效的架构，它通过频域中的长期空间依赖性来替换自注意力层，在 ImageNet 和下游任务中表现出有竞争力的准确性 / 复杂性权衡。

    Jul, 2021

  • AdaFocus V2：面向视频识别的空间动态网络的端到端训练

    介绍了一种基于差值插值的补丁选择算法，简化了 AdaFocus 的训练过程并提高了效率，并提出了一种改进的训练方案和条件退出技术，该模型在六个基准数据集上表现出更好的性能。

    Dec, 2021

  • 关注激活：用于细粒度图像识别的模块化注意机制

    本文提出利用注意力机制在卷积特征激活层面上进行细粒度图像识别，相对于传统方法，在不需要部分标注的情况下使用低层次特征进行输出概率分配，并在 CIFAR-10、Adience gender recognition task、Stanford Dogs 和 UEC-Food100 等数据集上取得了最先进的分类精度。

    Jul, 2019

  • 全局上下文感知逐步聚合网络用于显著性目标检测

    该研究提出了一个名为 GCPANet 的新网络，采用一些渐进式的、上下文感知的特征交织聚合 (FIA) 模块有效地整合低层外观特征、高层语义特征和全局上下文特征，并通过监督学习生成显着性图像。此外，还设计了一个头部注意力 (HA) 模块、一个自我细化 (SR) 模块和一个全局上下文流 (GCF) 模块，以进一步提高网络性能。实验结果表明，该方法在六个基准数据集上的表现比现有方法都要好。

    Mar, 2020

  • F2Net: 基于学习前景关注的无监督视频目标分割

    本文提出了一种新颖的‘Foregraound Network (F2Net)’，使用 Siamese 编码器模块、中心引导外观扩散模块和动态信息融合模块等方法，实现了在深度学习和视频对象分割的领域内的最新成果，提高了分割性能。

    Dec, 2020

  • 通过解释学习鲁棒的卷积神经网络与相关特征聚焦

    本文提出了一种称为 ReFF 的方法，通过解释输出来探测与任务相关的特征并规范卷积神经网络，以应对训练和测试数据集分布不同的情况，并在测试数据上提高了准确度。

    Feb, 2022

  • 全局特征金字塔网络

    本文介绍了全局特征金字塔网络（GFPNet），它是 PAFPN 的增强版本，通过整合全局信息增强目标检测，有效地关注层内特征信息，捕捉全局特征细节，促进层内特征交互，并生成更全面而有影响力的特征表示。与传统的特征金字塔相比，GFPN 在目标检测基线上持续展示性能改进。

    Dec, 2023