ECCVMar, 2022

利用镜像注意力、比较排名和匹配进行语义线检测

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TL;DR本文提出了一种新算法来检测语义线。通过利用富含上下文信息的镜像注意力模块，从三个网络（具有镜像注意力的检测网络 D-Net 和比较排序匹配网络 R-Net 和 M-Net）中提取语义线，然后通过成对比较迭代选择最具语义性的语义线并移除与所选线重叠的冗余线，证明了该算法显著优于传统语义线检测器，并成功应用于检测主要平行线和反射对称轴。
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发现论文，激发创造
  • 使用图形注意力学习图像文本匹配的双重语义关系

    本文提出了一种名为双重语义关系注意力网络 (DSRAN) 的新型图注意力方法，该方法主要由两个模块组成，分别进行不同层次的语义关系学习，从而提高图像文本匹配的准确性，并在 MS-COCO 和 Flickr30K 数据集上取得了显著优于以往方法的效果。

    Oct, 2020

  • 语义线路组合检测器

    本文提出了一种名为语义线组合检测器（SLCD）的新算法，它通过一次性处理每个线组合中的所有线条来评估线条的整体协调性，实验结果表明，所提出的 SLCD 在各种数据集上的表现优于现有的语义线检测器，并且还证明了 SLCD 可以有效应用于消失点检测、对称轴检测和基于构图的图像检索三个视觉任务。

    Apr, 2024

  • 稠密连接循环和协同信息的语义句子匹配

    本文提出了一种基于 DenseNet 的密集连接共同注意递归神经网络来处理句子匹配问题，并在竞争激烈的基准数据集上验证了其在注意特征和重要信息方面的优势，实现了最先进的性能水平。

    May, 2018

  • 双重关注网络用于多模态推理与匹配

    提出双重关注网络框架（Dual Attention Networks），应用于视觉和文本场景的多模态推理、比对任务，在 Visual Question Answering 和图片 - 文本比对任务中取得最新的优异表现。

    Nov, 2016

  • 语义属性匹配网络

    本论文提出了一种基于语义属性匹配网络的方法（SAM-Net），通过迭代式地建立图像之间的可靠对应关系和综合属性转移来智能地融合两个任务的优点并克服它们的局限性，并采用基于语义属性匹配的损失函数利用弱监督实现网络的学习。我们在几个语义匹配和属性转移的基准测试中取得了最先进的性能表现。

    Apr, 2019

  • R$^2$-Net：面向句子语义匹配的关系双重学习网络

    本研究提出了一种基于深度神经网络的 R2-Net 方法用于句子语义匹配问题，该方法利用 BERT 自动编码句子，设计了一个 CNN 编码器来捕获局部信息，并引入了一种自监督的关系分类任务来引导模型更好地提取关系信息，同时利用三元损失函数更好地区分类内和类间关系，实验证明该方法的优越性能。

    Dec, 2020

  • 通过最大权重团选取实现和谐的语义线检测

    本文提出了一种新的算法，用于检测最佳语义线集。我们开发了两个网络：选择网络（S-Net）和协调网络（H-Net）。通过选择和移除过程过滤掉无关的语义线，通过 HIoU 度量整体和谐性。实验结果表明，该算法能够有效和高效地检测出和谐的语义线。

    Apr, 2021

  • 反向注意力语义分割

    本文提出了逆向注意力网络（RAN），通过同时进行直接、反向和逆向 - 注意力学习过程，使得全卷积神经网络不仅可以学习标签化的语义对象的代表性语义特征，还可以学习与目标类别不相关的特征，在对 Pascal-Context 数据集和其他数据集进行实验后，在 DeepLabv2-LargeFOV 基础上建立的 RAN 在语义分割领域达到了最先进的 mIoU 得分（48.1％），同时也显著提高了 PASCAL-VOC、Person-Part、NYUDv2 和 ADE20K 数据集的性能。

    Jul, 2017

  • 基于多层异构学习的高效反射镜检测

    HetNet 是一种高效的镜像检测网络，通过低层次的理解（如强度对比）初步检测出潜在的镜像区域，并结合高层次的理解（如语境不连续性）进行预测，以达到准确而高效的镜像检测。

    Nov, 2022

  • MASNet：采用相互注意力改进暹罗网络，用于遥感变更检测任务

    本文介绍了一种新的用于遥感变化检测任务的孪生网络，即互注意力孪生网络（MASNet），通过在两个特征提取分支之间插入互注意力插件，实现早期交换信息从而提升模型性能，同时此修改适用于卷积神经网络和视觉转换器。

    Jun, 2022