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机器视觉模型中的歧义问题：政策建议
本文探讨了机器视觉的图像标签中主观人类判断的三大影响源 —— 图像标签描绘、评定者背景与任务定义，提出了处理机器学习数据集中的标签歧义的最佳实践。
PDFa year ago
ICCV学习语义特定图表示用于多标签图像识别
提出了一种 Semantic-Specific Graph Representation Learning (SSGRL) 的框架，包含两个重要模块：语义解耦模块和语义交互模块，其中语义解耦模块结合类别语义以指导学习语义特定表示，语义交互模
PDF5 years ago
基于生成对抗网络的语义图像分割像素级数据增强
本文介绍如何使用数据增强方法来平衡语义标签分布，提高图像语义分割网络的性能，并使用生成对抗网络来生成逼真的图像以提高图像标签性能。实验结果表明，该方法不仅可以提高低准确度的分类的分割性能，还可以使平均分割准确率提高 1.3％至 2.1％。这
PDF6 years ago
大规模扩散下的小样本学习
本研究考虑借助大规模相似性图来进行大规模图像标注，在少量样本标注的情况下实现低样本学习低的准确率。研究发现，尽管其概念上很简单，但将标签传播扩展到亿万级别的图像可以实现低样本学习方法的最新准确性
PDF7 years ago
具多层上下文的带注意力机制的 RNN 用于场景标注
探索多级上下文循环神经网络的多种上下文提示，将其结合到分级卷积神经网络中，提供丰富的空间和语义信息，并使用注意力模型来有效地合并多个级别，以实现在图像标签方面的最新结果。
PDF8 years ago
面场景标签化的 DAG - 循环神经网络
本文介绍了使用循环神经网络处理有向无环图结构的图像标注，并结合卷积与反卷积层，使用提出的珍稀类别加权函数增强了局部表示的判别能力，取得了 SiftFlow、CamVid 和 Barcelona 基准测试的最新最佳结果。
PDF9 years ago
用于强健图像标注的深度和广度多尺度递归网络
本文提出了新型神经网络 DAWMR，通过其宽结构，大视野，递归迭代和可并行架构等性质，实现了对图像标记问题的精确分类，并且在边界预测这一具体问题上，本文还介绍了一种改进的例子加权算法， DAQMR 网络在 3D 电子显微镜数据的神经回路重建
PDF11 years ago
ICML多尺度特征学习、纯度树和最优覆盖的场景解析
将场景解析或语义分割应用于图像，使用从原始像素训练的多尺度卷积网络作为特征提取器，将图像分割成多个区域，并对每个区域分类，从而实现对象检测和图像标注。
PDF12 years ago
基于曲率先验的 MRF 分割和形状修复
本文提出了一个框架，用于发现高阶先验的简洁表示，使得推理更为高效。我们用先前提出的线性函数的下包络来编码这些先验，最大后验推断可以通过离散变量的成对函数最小化来完成。尽管这是一个主要是理论的论文，我们还在图像分割和重建的问题上展示了我们框架
PDF13 years ago
连续多类标记方法和算法
本文研究了基于度量交互势能的连续域图像标注问题的凸松弛问题，提出了两种不同的凸松弛方法并通过 Douglas-Rachford 迭代方案求解离散问题，结果在合成和实际图像上都表现出了优良性能，在非标准势能情况下，结合创新二值化技术能够恒定的
PDF13 years ago