OpenPatch: 用于外部分布检测的三维拼接

Oct, 2023

OpenPatch: 用于外部分布检测的三维拼接

OpenPatch: a 3D patchwork for Out-Of-Distribution detectionpdf icon

Paolo Rabino, Antonio Alliegro, Francesco Cappio Borlino, Tatiana Tommasi

TL;DR这篇论文介绍了 OpenPatch 方法，它使用预训练模型从中间特征中提取一组描述每个已知类别的补丁表示，在新样本中评估其是否主要由单个已知类别的补丁构成或通过多个类别的贡献来组成，并通过广泛的实验评估展示了其在语义新颖性检测任务中的出色性能。

Abstract

Moving deep learning models from the laboratory setting to the open world entails preparing them to handle unforeseen conditions. In several applications the occurrence of novel classes during deployment poses a significant threat, thus it is crucial to effectively detect them. Ideally

deep learning models out-of-distribution detection 3d point clouds novelty detection openpatch

发现论文，激发创造

PatchContrast：自监督预训练用于 3D 物体检测

基于自主车辆的关键挑战是准确检测环境中的物体。我们引入 PatchContrast，这是一个创新的自我监督点云预训练框架，用于 3D 物体检测。通过提出两个抽象层次的利用，我们学习未标记数据的判别性表示：提案级别和补丁级别。提案级别旨在确定物体相对于周围环境的位置，而补丁级别增加了关于物体组件之间内部连接的信息，从而根据它们的独立组件区分不同的对象。我们展示了如何将这些级别集成到自我监督预训练中以增强下游的 3D 检测任务，并证明我们的方法在三个常用的 3D 检测数据集上优于现有的最先进模型。

Aug, 2023

PatchMixer：重新思考网络设计以提升三维点云理解的泛化性能

本文提出了 PatchMixer 架构，通过处理局部补丁和使用 MLP 聚合补丁特征，将 MLP-Mixer 的思想扩展到 3D 点云中，以提高深度网络架构的泛化性能。

Jul, 2023

提高医学图像的异常检测能力的更困难的合成异常

我们的研究基于之前的医学领域离群分布挑战（MOOD）的获奖者的工作，其经验性地表明通过复制和插值外来补丁生成合成局部异常有助于训练分割网络，从而能够推广到未见过的异常类型。我们的贡献在合成异常生成过程中，通过使用随机形状而不是方形，并平滑异常的插值边缘，使合成异常更加多样化和具有挑战性，使网络无法仅仅依赖图像 - 外来补丁之间的高梯度来识别异常。我们的实验证明，这两项贡献显著改进了该方法的性能。我们使用标准的 3D U-Net 架构作为分割网络，在脑部和腹部数据集上以补丁方式进行训练。我们最终的挑战提交包括 10 个在不同异常生成过程配置下训练的 U-Net，通过 5 个数据折叠进行训练。我们的方法在 MICCAI 举办的 2022 年医学离群分布挑战的样本级和像素级任务中取得了第一名。

Aug, 2023

PatchNets：基于局部块的通用深度隐式 3D 形状表征

本文提出了一种基于 patch 的中层面向对象表示方法，将不同类别对象的相似性建模在 patch 级别，使模型更具有通用性，并且提出了一种新的在规范空间中学习 patch 表示的方法，该表示方法对物体的类别不敏感，在训练时只需要较少的数据集，在形状插值和局部点云完成等应用上也有良好的效果。

Aug, 2020

工业异常检测中的全面回顾

本文提出了一种名为 PatchCore 的方法，它使用最具代表性的内存库来实现商标标准化的图像检测和本地化。PatchCore 在 MVTec AD 挑战赛中实现了高达 99.6％的图像级异常检测 AUROC 分数，并在其他两个数据集中取得了竞争性结果。

Jun, 2021

弱监督目标分类和发现的深度补丁学习

本文提出了一种基于弱监督的学习方法，通过将图像视为一个包中的实例将其融入到深度神经网络中，将弱监督的多实例学习约束与深度神经网络集成在一起，并采用端到端的方式优化网络以实现对象分类和发现任务。在 PASCAL VOC 数据集上的测试表明，该方法在对象分类方面可以获得最先进的性能，并且在对象发现方面也具有很强的竞争力，并且测试速度比竞争者更快。

May, 2017

无需三维注释的开放词汇点云物体检测

本文探讨了通过分治策略进行开放式词汇 3D 点云检测的方法，该方法使用图像预训练模型来学习定位各种对象，并连接文本和点云表示，以便根据提示文本对新对象类别进行分类，从而实现开放式词汇 3D 目标检测，同时在 ScanNet 和 SUN RGB-D 数据集上实现了显著的性能提升。

Apr, 2023

基于补丁的 3D 自然场景从单个示例生成

提出一种基于 3D Patch 的生成模型，用于生成高质量通用自然场景，解决了训练数据量小、场景特征变化等问题。

Apr, 2023

Points2Surf: 从点云块中学习隐式曲面

本研究提出了 Points2Surf 算法，一种基于深度学习框架的局部深度信息和整体粗略信息相结合的面重建方法，显著提高了模型泛化能力和重建精度。实验证明，与其他方法相比较，Points2Surf 算法能够在新的形状上实现高质量的重建，并能使重建误差降低 30% 以上。

Jul, 2020

SoftPatch：无监督的带噪数据异常检测

本文首次考虑图像感应异常检测中的标签级噪声问题，提出了一种基于记忆的无监督异常检测方法 SoftPatch，该方法能够有效地去噪，并在补丁级别上生成异常分数以软化异常检测边界，在各种噪声场景下，SoftPatch 在 MVTecAD 和 BTAD 基准测试上表现优于现有方法，在无噪声设置下与其他方法效果相当。

Mar, 2024