May, 2024

一种自监督方法用于大鼠图像的身体部位分割与关键点检测

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TL;DR通过计算机视觉方法和深度神经网络，本文提出了一种能够解决个体组件识别、关键点检测和行为分析的系统，并且不受对象遮挡的影响，从而摆脱了对实验室动物手动标注的需求。
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发现论文，激发创造
  • 猪体全景实例分割

    通过计算机视觉技术中基于深度学习的实例分割方法来对猪进行像素级别的精准分割，从而获取更多的信息，例如大小或重量；该方法在包括遮挡和脏镜头在内的各种干扰下，以约 95％的检测率（F1 得分）在 1000 张手动标记的图像数据集上进行了测试。

    May, 2020

  • 机器人监督学习目标分割

    本文提出了一种基于深度学习的机器人物体分割方法，通过解决两个子问题：机械臂与物体与背景的分割和物体与机械臂的分割，实现了无需人工标注数据即可训练网络的自我识别能力，实验证明该方法优于现有最优的自适应手持物体分割算法，并通过测试数据表明使用包含手持物体的自动标注图像的训练集可以提高物体在环境中的分割性能。

    Apr, 2019

  • 基于形态学的交互式关键点估计

    提出了一种使用深度神经网络的自动医学影像识别方法，通过用户交互式系统可以检测和修正医学影像中的解剖关键点，达到减少人工修订成本的目的。

    Sep, 2022

  • 特征对齐下的无监督部件发现

    本文提出利用无监督学习的方法发现物体的不同部位，通过神经网络构建特征并实现物体识别和部位检测。

    Dec, 2020

  • 迈向基于开放世界的零件分割

    本文提出了一种利用无类别部件分割来减少标注难度并能适用于未知目标的部件分割方法，并通过对象感知性和自监督学习的方式对此进行了改进。

    May, 2023

  • 利用实例分割进行自动行为分析

    利用基于实例分割的迁移学习的方法实现动物行为分析，能够跟踪多个动物并在实验室录制的视频中进行行为分析，其在动物行为分析任务中达到了人类能力水平，使用少量标记图像进行训练，可用于推进动物行为分析技术的研究和实践。

    Dec, 2023

  • 基于姿态引导的弱监督和半监督人体部位解析的知识迁移

    本文提出一种利用人体关键点注释的方法生成合成数据，并利用这些数据进行半监督学习，进而提高人体语义部分分割准确率。在 PASCAL-Person-Part 数据集上，我们的方法优于强监督模型 6 mIOU，达到了最先进的人体分割结果。

    May, 2018

  • 物理交互自监督迁移学习用于实例分割

    该论文提出了自监督学习的迁移学习方法，通过机器人与环境互动自主地推动未知物体并使用光学流来创建自我标记的训练数据以实现实例分割。最终，他们提出的 SelfDeepMask 模型在挑战性场景下对 DeepMask 模型的平均精度提高了 9.5%。

    May, 2020

  • 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

  • 半监督关键点定位

    本文介绍了一种半监督的方法，使用少量标记图像和大量未标记图像同时学习关键点热图和姿态不变的关键点表示，关键点表示的语义一致性约束加以保证，并通过特征空间将图像及其扩充副本的关键点表示紧密地联系在一起，以实现对于人类和动物身体特征点的本土化定位，并在多项基准测试中显著优于先前的方法。

    Jan, 2021