CVPRJan, 2023

掩码级别识别对于异常感知分割的优势

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TL;DR在密集识别任务中，采用基于掩码预测的方法可以有效提高对异常情况的识别性能，该方法有效减少了边界处的假阳性响应。在无负面数据训练的情况下，该方法在 outlier-aware 语义分割任务中取得了最新的最佳性能，并在最近的 panoptic setup 中取得了进一步的性能提升。
dense recognitionmask-level predictionsoutlier-aware semantic segmentationfalse positive responsespanoptic setup
发现论文，激发创造
  • 像素级分类不是语义分割所需的全部

    提出了基于掩膜分类模型的方法 MaskFormer，通过预测一组二进制掩膜，使语义分割和全景分割任务的解决变得统一，并在各项指标上实现了优秀的实验结果。

    Jul, 2021

  • Mask2Anomaly：面具变换器用于通用开放集分割

    将传统的按像素分类的方法转变为基于掩码分类的方法，提出了 Mask2Anomaly 方法来解决异常分割、开放集语义分割和开放集全景分割问题，并引入了全局掩码注意力模块、掩码对比学习、掩码细化解决方案和基于掩码架构特性的未知实例挖掘。经过全面的定性和定量评估，我们展示了 Mask2Anomaly 在异常分割、开放集语义分割和开放集全景分割基准中取得了最新的最佳结果。

    Sep, 2023

  • 道路场景分割中的异常解除

    我们提出了一种从像素分类到掩膜分类的方法，通过集成异常检测方法于掩膜分类体系结构中实现对异常的改进。该方法包括全局掩膜注意力模块、掩膜对比学习和掩膜细化解决方案，能够在多项基准测试中实现最新的、基于像素和组件级别的性能。Mask2Anomaly 方法通过减少平均误报率 60% 达到了最新的最先进性能。

    Jul, 2023

  • 基于图像级监督学习的实例分割：口罩在哪里？

    本文提出了一种使用图像级别标签进行实例分割的新框架，其中分为两个阶段，分别是训练分类器生成伪掩模并在这些伪掩模上训练完全监督的 Mask R-CNN。在 PASCAL VOC 2012 数据集上进行实验，相对于现有方法说明主要性能提高。

    Jul, 2019

  • 对比物体掩码提案的无监督语义分割

    本文旨在通过采用对比优化目标中的预定中级先验，引入了一个两步框架来学习像素嵌入，从而解决了计算机视觉中的无监督语义表示学习问题，并证明此方法优于现有方法。

    Feb, 2021

  • 复杂驾驶场景中的逐像素异常检测

    本文提出一种基于不确定性信息和重新合成图像之间的差异信息相结合的像素级异常检测框架，旨在提高语义分割领域关键的自动驾驶系统的鲁棒性和性能表现。

    Mar, 2021

  • 基于训练嘈杂负图片的密集异常检测和开放式识别

    本文提出了一种基于密集预测的异常检测方法，利用广泛而多元的通用数据集作为负样本，通过在内部训练图像上叠加负补丁来鼓励模型识别已知和未知之间的边界。在三个密集开放识别基准数据集上得到了有竞争力的实验结果。

    Jan, 2021

  • 像素目标性

    本文提出了一种端到端的学习框架，其中使用深度卷积网络实现了将前景 / 背景标签分配给所有像素的结构化预测，在无需看到训练期间未曾见过的物体类别的情况下生成了像素级的前景对象分割，并在 ImageNet 和 MIT ObjectDiscovery 数据集上显著改善了前景分割的最新技术成果。我们最后展示了该方法如何使图像检索和图像重排具备更好的应用前景图。

    Jan, 2017

  • 基于鲁棒性模型的面部重建技术研究 - 弱监督条件下的离群点分割

    本研究旨在通过避免拟合模型的异常值，即无法通过模型很好地表达的区域（如遮挡物或化妆品）来增强基于模型的人脸重建。为了解决本问题，我们提出了一种名为 FOCUS 的联合人脸自编码器和异常值分割方法。我们的实验表明，FOCUS 在所有没有 3D 注释训练的基线中实现了 SOTA3D 人脸重建性能，并且分割网络可以准确地定位遮挡物，尽管没有任何分割注释。

    Jun, 2021

  • 少样本语义分割通过蒙版聚合

    本文提出了一种基于遮罩的分类方法 MASK Aggregation Network (MANet)，可以更好的解决 few-shot semantic segmentation 中像素关系和对象关系的问题，并在 PASCAL-5^i 和 COCO-20^i 数据集上展现出可与最新像素方法相媲美的表现，证明了基于遮罩的分类方法作为 few-shot semantic segmentation 的一个替代基线方法的潜力。

    Feb, 2022