Dec, 2022

一种新的特征混淆方法揭示了卷积神经网络学习空间关系的能力

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TL;DR该研究使用特征打乱的方法，结合 CNNs 的最小可识别构型分析和有效接受域尺寸的系统控制，探索了 CNNs 在对象分类中是否使用特征的空间排列，并且发现它们实际上能够利用相对较远的空间关系进行对象分类，同时证明 CNNs 使用的空间关系程度非常依赖于特定数据集和该数据集中不同类别对象的分类策略也不同。最后，研究还发现 CNNs 只能学习特征的中间粒度的空间排列，这提示了在对象分类中中间层次的形状特征提供了敏感度和特异性之间的最佳平衡点。
cnnsobject recognitionspatial arrangement of featuresclassification strategiesfeature-scrambling approach
发现论文，激发创造
  • 空间深度：用于交通场景理解的空间卷积神经网络

    本文介绍了一种名为 Spatial CNN (SCNN) 的神经网络，该网络利用了基于特征图的层间切片卷积来实现像素之间的跨行列信息传递，从而加强了卷积神经网络 (CNN) 学习结构输出的能力，特别适用于具有强空间关系但较少外表线索的目标识别任务，例如交通车道检测。实验结果表明，与传统的 RNN 和 MRF+CNN（MRFNet）相比，SCNN 可显著提高车道检测数据集的准确度。

    Dec, 2017

  • 多层神经网络在物体识别中的性能分析

    本文探讨了卷积神经网络在计算机视觉问题中的特征学习，主要关注 CNNs 和工程化表示（如 SIFT 和 HOG）之间的差异。

    Jul, 2014

  • 基于卷积神经网络的地点识别

    本文介绍了一种基于 CNN 模型的场所识别技术，在空间和时间维度上使用组合得到 CNN 模型的强大特征，并应用于一些基准数据集进行评估，该技术在召回率上取得了 75％的提升和 100％精度，明显优于之前所有的最新技术。在本文中，还对所有 21 个层的特征进行了全面的性能比较，包括基准数据集和一个具有更大视角变化的第二个数据集。

    Nov, 2014

  • 卷积神经网络中的特征表示

    本文旨在深入探究 CNN 中的特征方面，发现 CNN 特征映射可用于随机森林和 SVM，以产生超越原始 CNN 的分类结果；使用较低层次的特征可以获得更好的分类结果。

    Jul, 2015

  • 任务驱动的卷积循环视觉系统模型

    通过引入前馈卷积神经网络与反馈式局部循环连接设计，提高图像识别准确性，更加贴近灵长类动物视觉系统的神经活动，为当代物体识别任务的研究提供了新的思路。

    Jun, 2018

  • 卷积神经网络是否学习到对应关系？

    本研究探讨了卷积神经网络激活特征在需要对应关系的任务中的有效性，通过实验结果表明，这些特征在局部细节定位方面有更好的表现，并且在对象部分对齐和关键点预测方面优于传统的手工特征。

    Nov, 2014

  • SR-GNN: 面向细粒度图像分类的空间关系感知图神经网络

    本文介绍一种有效的方法，通过聚合来自最相关的图像区域的上下文感知特征及其在区分细粒度类别中的重要性来捕获细微变化，避免边框和 / 或可见部分注释，并通过自我关注和图形神经网络的最新进展来包括一种简单而有效的关系感知特征变换及其在端到端学习过程中的性能评估。评估了我们的模型，发现其在八个细粒度对象和人类对象交互数据集上的识别准确性显著优于现有技术。

    Sep, 2022

  • 将输入概念与卷积神经网络的决策联系起来

    本文探究了卷积神经网络 CNN 中通过对输入进行概念识别达到决策的关系，通过考察场景识别 CNN 对 ADE20k 数据集的训练结果，找到并评分给定输入概念的最小分布式表示强度，证实了概念识别对 CNN 决策具有影响力，经常出现在少数场景中的理解程度高的概念表明了正确决策，但认识到许多场景中共同的概念可能会误导 CNN。

    Nov, 2017

  • 卷积神经网络结构搜索用于时空特征学习

    基于 ImageNet 预训练的 ConvNets 在图像识别方面已经得到了证明，但是为了捕捉到运动模式，仍然需要专门的时空特征学习，本文提出了一种经验 ConvNet 架构搜索方法，通过 3D 残差 ConvNet 实现，其在 Sports-1M、UCF101、HMDB51、THUMOS14 和 ASLAN 上的表现均优于 C3D，且推断时间减少一半、模型大小减小一半，具有更紧凑的表现形式。

    Aug, 2017

  • 大规模神经系统识别：分离 “何时” 和 “何地” 信息

    提出了一种卷积神经网络 (CNN) sparse 的架构，可扩展到数千个神经元和短期记录，可以端到端地训练，从而克服了 CNN 拟合神经数据中感受野位置估计的主要瓶颈，该模型的表现优于现有的小鼠初级视皮层系统识别模型。

    Nov, 2017