Apr, 2024

基于像素流形的复杂驾驶场景异常分割的随机游走

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TL;DR在复杂的驾驶场景的异常分割中，我们提出了一种名为随机游走像素流形（RWPM）的新方法，通过利用随机游走来改善像素嵌入，从而改善异常评分的准确性，经过广泛实验证明，RWPM 持续改善现有的异常分割方法的性能并取得最佳结果。
anomaly segmentationdriving scenesanomaly scoring functionspixel embeddingsrandom walk on pixel manifolds
发现论文，激发创造
  • 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

  • 流形上的投影梯度下降算法

    本文提供了一种可计算、直接且数学严谨的方法，用于近似高维数据的类流形的微分几何，以及从输入空间到这些类流形的非线性投影。该方法应用于神经网络图像分类器的设置中，在流形上生成新颖的数据样本，并实现了流形上的对抗训练的投影梯度下降算法，以解决神经网络对对抗性攻击的敏感性问题。

    Aug, 2023

  • 轨迹感知主流形框架用于数据增强和图像生成

    本研究通过验证在特征空间中使用主要流形分布相对于高斯分布的理论和实际优势，提出了一种新颖的轨迹感知主要流形框架，用于恢复流形骨干并沿特定轨迹生成样本。此外，通过引入一个内在维度正则化项，该框架能够使流形更紧凑，并实现少样本图像生成。实验结果表明，该框架能够提取更紧凑的流形表示，提高分类准确性，并在少样本之间生成平滑的变换。

    Jul, 2023

  • 图像流形的概率和语义描述及其应用

    该论文介绍了用于估计图像概率密度函数的方法，研究了生成模型在 AI 和计算机视觉领域的应用，探讨了用于防御对抗性攻击的可能性，并讨论了语义解释在描述图像上的应用。

    Jul, 2023

  • 卷积随机游走网络用于语义图像分割

    本文介绍了一种简单却有效的 Convolutional Random Walk Network（RWN）用于解决 FCN 中存在的问题，通过 Pixelwise Affinity 和语义分割共同优化这两个目标，通过新型随机游走层组合这两个目标，从而在深层网络中实现一致的空间分组。与传统的 FCN 相比，我们的实现仅需要 131 个额外的参数，却在语义分割和场景标记方面始终保持着优势。

    May, 2016

  • 深层生成模型的度量标准

    通过将 Riemannian 几何的思想应用到该领域，我们提出了一种基于最短路径计算的距离度量方法，可以获得基于原则的距离度量，提供深度生成模型的视觉检查工具和运动泛化工具。

    Nov, 2017

  • 随机游走图嵌入的更广泛视角

    该论文提出了一个基于随机游走的图嵌入分析框架，包括三个组件：随机游走过程、相似性函数和嵌入算法，该框架不仅可以分类许多现有方法，而且自然地激发新方法，通过它，我们演示了改进下游任务性能的多个尺度嵌入的新方法。此外，我们还发现，基于自协方差相似性的嵌入，在与点积排名进行链路预测时，比基于点互信息相似性的最先进方法表现提高了多达 100％。

    Oct, 2021

  • 随机流形的随机投影

    通过研究典型的高斯随机流形的随机投影所产生的畸变，我们发现了一种明确可计算的近似理论界限来确保这些流形的几何形状的精度，我们的理论界限比之前的研究结果紧凑了几个数量级。

    Jul, 2016

  • 具随机游走采样的变分扩散自编码器

    本文提出一种方法，将变分自编码器和生成对抗网络与扩散映射相结合，创建了一个继承扩散映射渐近保证的生成模型，同时保持深度模型的可扩展性。

    May, 2019

  • 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