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3SHNet: 图像 - 句子检索的提升，通过视觉语义空间的自我突出
我们提出了一种新颖的视觉语义 - 空间自突出网络 (称为 3SHNet)，用于高精度、高效率和高泛化图像 - 句子检索。通过突出突出标识突出对象及其在视觉模态中的空间位置，3SHNet 实现了视觉语义空间交互的集成，并保持了两种模态之间的独
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2 months ago
REVIVE: 基于知识的视觉问答中区域视觉表达的重要性
研究表明视觉表征在基于知识的视觉问答（VQA）中具有重要意义，特别是物体区域信息的利用可以显著提高系统性能。作者提出了一种名为 REVIVE 的新型基于知识的 VQA 方法，该方法旨在利用物体区域的显式信息不仅在知识检索阶段，而且在答案模型
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2 years ago
基于子类探索的弱监督语义分割
本研究提出了一种基于子类信息的自我监督任务方法，通过聚类生成伪子类别标签，从而优化初始响应图，提高弱监督语义分割方法的性能。
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4 years ago
CVPR
基于迭代挖掘共同对象特征的弱监督语义分割
本文提出一个迭代的自下而上和自上而下的框架，通过挖掘常见特征来扩展对象区域，并通过优化分割网络进行训练和预测对象掩码，证明此方法在 Pascal VOC 2012 数据集上的表现优于现有的最先进方法。
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6 years ago
室内场景的完整三维模型预测
本文提出了一种基于数据驱动的方法解释室内场景，并利用 CAD 3D 模型表示场景中的物体和墙壁布局，最终在 NYU 数据集上呈现了令人鼓舞的结果。
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9 years ago
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