May, 2024

注重低分辨率信息：多粒度信息无损模型用于低分辨率人体姿势估计

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TL;DR提出了一种 Multi-Granular Information-Lossless (MGIL) 模型，用于解决低分辨率图像中人体姿态估计的问题，通过使用 Fine-grained Lossless Information Extraction (FLIE) 模块和 Coarse-grained Information Interaction (CII) 模块来克服现有模型中降采样层的问题，并引入 Multi-Granular Adaptive Fusion (MGAF) 机制来融合不同粒度的特征，从而在不同任务中取得了优于现有最先进方法的性能。
发现论文，激发创造
  • 基于多粒度表示学习的基于草图的动态人脸图像检索

    通过多粒度表示学习方法（MGRL），该研究提出一种解决半身轮廓图检索（SLFIR）问题的框架，从而在早期获取方面超过了现有基线模型。

    Dec, 2023

  • 全局关系建模与细化用于自底向上的人体姿态估计

    该研究提出了一种基于卷积神经网络的全局关系建模和多分支特征对齐的多人姿态估计方法，相较于现有方法具有更强的本地和全局处理能力和更高的估计性能。

    Mar, 2023

  • 面向轻量级半监督语义分割的多粒度蒸馏方案

    提出一种基于多层级知识蒸馏技术的轻量级半监督语义分割模型，采用标注数据和未标注数据的协同蒸馏方案，结合像素级一致性约束、语义感知层次损失和内容感知区域损失等多层次损失策略，从多个角度对模型知识进行精炼，能够在消耗更少的运算资源和更小的模型体积下取得同类模型不可比的性能提升。

    Aug, 2022

  • 不同 iable 的多粒度人类表达式学习，针对实例感知的人类语义分割

    本论文提出了一种新的底部向上体系结构，以联合学习类别级人类语义分割和多人姿态估计来解决实例感知的人体部位解析的挑战任务。该框架利用不同人类细粒度上的结构信息，使人员分区的难度降低。通过将联合关联建模为最大权二分匹配，实现了可微分的解决方案，从而使我们的方法具有端到端的可训练性，并且允许将分组误差直接传播到多层次的人类表征学习中。

    Mar, 2021

  • 基于图像的多视角 3D 多人姿态估计

    本文介绍了一种从多个校准相机视角估计多个人的 3D 姿势的方法，通过使用图神经网络以及特定任务的模块实现了高性能、低计算复杂度的结果。

    Sep, 2021

  • 通过多粒度图像文本对齐 提高基于描述的人员再识别

    本文提出了一个 Multi-granularity Image-text Alignments (MIA) 模型，用于减轻描述基础人物的 Re-id 中的跨模态细粒度问题，以进行更好的相似度评估。实验表明，该方法在 CUHK-PEDES 数据集上取得了最先进的性能，并且实现了显着优于以往方法的效果。

    Jun, 2019

  • 多粒度学习区分特征在行人再识别中的应用

    本文提出了一种多粒度深度网络 MGN，将全局特征与多种局部特征相结合，将图像实现均匀划分为多个条带进行训练，进一步提高了人物再识别任务的性能表现。在包括 Market-1501、DukeMTMC-reid 和 CUHK03 等主流评估数据集上，我们的方法均实现了最先进的表现并超过了任何现有方法。例如，在 Market-1501 数据集中，在单个查询模式下，经过重新排序，我们实现了 96.6%/94.2% 的 Rank-1/mAP 的最先进结果。

    Apr, 2018

  • 弱监督生成式网络用于多个 3D 人体姿势假设

    本文提出了一种使用弱监督深度生成网络解决逆问题的方法，该网络设计了一个提议分布来逼近未知的多模态目标后验分布，并通过 KL 散度最小化实现近似，并使用平均漂移算法确定最可行的解决方案。实验结果显示，该方法能够生成多个可行的假设，获得了与现有弱监督方法相比的最新结果。

    Aug, 2020

  • MixNet: 高效有效的 UHD 低光图像增强

    本文提出了一种名为 MixNet 的新型低光图像增强方法，针对超高清图像进行设计，并通过全局特征调制层 (GFML)、局部特征调制层 (LFML) 和前馈层 (FFL) 等模块实现低光图像增强，具有少量模型参数和低计算复杂性。在合成和真实数据集上的广泛实验表明，作者提出的方法优于当前最先进的方法。

    Jan, 2024

  • 数据高效无监督表示学习的多粒度对比

    本研究提出了一种新颖的多粒度对比方法（MGC），通过构建细致的多粒度对应关系和对比学习，在不使用大规模数据集的情况下，显著优于现有的基准方法，在目标检测、实例分割、场景解析、语义分割和关键点检测等广泛下游任务中展现出数据高效性和优秀的表示迁移性能。

    Jul, 2024