Oct, 2023

自监督 ViTs 时代的无监督对象定位调查

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TL;DR最近对开放式视觉系统的热情表明了社区在封闭词汇基准设置之外进行感知任务的高度兴趣。在不事先知道数据集中包含哪些对象的情况下，能够在图像 / 视频中发现对象是一个令人兴奋的前景。最近的研究表明，通过利用自我监督预训练特征，可以进行无类别无监督的对象定位。在自我监督 ViT 的时代，我们在此提出一种调查无监督对象定位方法，其能够在图像中发现对象而无需任何手动注释。我们在以下链接中汇总了所讨论方法的资源库：this https URL
open-world vision systemsperception tasksunsupervised object localizationself-supervised pre-trained featuresself-supervised vits
发现论文，激发创造
  • 无监督开放词汇视频物体定位

    通过在视频中定位对象的插槽注意力方法以及利用预训练的 CLIP 模型实现无监督视频对象定位，我们展示了近期视频表征学习和预训练视觉语言模型的重要进展，取得了显著的提升，并成为首个在常规视频基准数据集上具有良好结果的无监督方法。

    Sep, 2023

  • 无监督 Transformer 定位物体

    本文提出了一种不需要昂贵的注释活动的图像集合中的目标本地化的简单方法（称为 LOST），该方法利用了以自我监督方式预训练的视觉转换器的激活特征，同时在 PASCAL VOC 2012 上的实验表明，该方法优于最先进的目标发现方法最高可达 8 CorLoc 点。此外，我们还展示了在发现对象的基础上训练一个不具有类别属性的检测器可以再次提高 7 个点，此外，我们在无监督对象发现任务上也展示了有希望的结果。

    Sep, 2021

  • 面向大规模图像集合的无监督多目标发现

    该论文提出了一个基于无监督学习的物体发现方法，其中包括了基于显著性的边界提取算法以及采用层次结构与两阶段策略提高发现效率。通过使用小型随机图片集和整个图片集合，该方法能够发现每张图片中的多个目标，实现了对面向真实大规模图像数据集的无监督图像解释的重要的一步。

    Jul, 2020

  • 无监督目标定位：观察背景发现物体

    从背景入手，在不需要强烈假设对象本身的情况下，提出了一个基于特征检测的模型 FOUND，用于无监督的显著性检测和对象发现，并在这些任务上取得了国际领先的成果。

    Dec, 2022

  • 光流提升无监督定位和分割

    无标注图像分割和定位是自主机器人学习将图像解析为个体对象的关键能力，本研究提出了一种新的损失函数，利用无标注视频中的光流信息辅助自我监督视觉转换器的特征优化，实现了无标注语义分割的优于现有技术的性能。

    Jul, 2023

  • 弱监督目标定位与检测综述

    本文综述了弱监督物体定位和检测领域中的经典模型、深度网络特征表示法、基于纯深度学习的方法及公共数据集和标准评估指标等内容。同时也讨论了该领域的发展历程、方法类别间的关系、应用以及未来研究方向等。

    Apr, 2021

  • 学习仅需最少监督的物体定位

    本论文提出了一种新方法，通过图像级标签，结合判别子模块覆盖问题和平滑的潜在 SVM 公式，实现仅需很少的监督，即可学习定位对象。实验表明，该方法在 PASCAL VOC 2007 检测中，相对于现有技术有 50％的平均精确度提升。

    Mar, 2014

  • 深度神经网络自学目标定位

    介绍了一种新方法，利用深度卷积神经网络对整张图片进行训练，以在不额外进行人工监督的情况下定位图像中的物体，并将该思想嵌入凝聚聚类技术中，产生自学习定位假设。实验证明，使用我们的方法自动生成的注释可用于训练物体探测器，产生接近于手动注释的边界框的识别结果。

    Sep, 2014

  • 来自图像集合的自监督视角学习

    本研究旨在回答一个问题，即能否利用来自互联网的未标记对象类别的大量图像，通过自监督实现纯粹通过训练视角估计网络。 在这里，我们提出了一种新颖的学习框架，其中包括一种通过合成分析范例结合生成网络进行视点感知重构图像的方法，以及对称性和对抗约束，以成功监督视点估计网络。通过实现我们的方法，我们表明在如人脸、汽车、公共汽车和火车等几个对象类别上，我们的方法表现出具有竞争力的完全监督方法，为进一步的自监督视角学习和研究提供了一个强健的基线。

    Apr, 2020

  • 视频集合中的无监督目标发现和跟踪

    本研究提出一种结合发现和跟踪两个过程的算法，用于自动定位包含在视频集合中的物体，并能发现跨不同视频的物体实例之间的隐含拓扑关系，实验表明该算法在多目标定位方面表现优异

    May, 2015