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人类解析的深度学习技术：调查和展望
本文综述了基于深度学习的人体解析技术在图像和视频领域中的研究进展和挑战，并提出一种基于 Transformer 的高性能人体解析框架，同时还提出了未来研究的方向和待解决的问题。
PDF2 years ago
SemMAE：用语义引导的遮蔽训练自编码器
本文提出了一种 Semantic-Guided Masking 策略，通过引入语义部分将语义信息集成到 MAE 训练过程中，以学习更好的图像表示。该训练方法在各种视觉任务中都可以表现出色，特别是在 ImageNet-1k 中实现了 84.5
PDF2 years ago
CVPRFLOAT: 改善多目标多部件场景分析的因式学习对象属性
本文提出 FLOAT 框架，它是一个因式化的标签空间框架，可以有效地实现多对象和多部分图像场景的分割和语义分析。FLOAT 的独立密集预测对象和部分属性，减少了任务复杂度并提高了可扩展性，而推理时的 “缩放” 细化技术可以显著提高细分质量。
PDF2 years ago
对比重构中的无监督部件发现
本研究提出了一种非监督学习方法来发现和分割物体部分，通过像素级别的图像重建配合先前任务的代理目标，得到了一种更有意义的部分分解方法，优于现有的三个基准数据集，提供了一种一致的、可视化的物体语义部分表示。
PDF3 years ago
利用姿势分解和语义相关性实现结构感知的人像生成
本文介绍了一种基于结构感知流的方法，利用语义部分将人体分解，来应对人物姿态变换并生成高质量图像，网络模块能够有效地捕捉人体局部和全局语义特征，实验结果表明，该方法在生成高质量图像方面胜过其他方法。
PDF3 years ago
基于 RGB 图像的三维虚拟服装建模
本文提出了一种新颖的方法，可以从照片中构建 3D 虚拟服装模型，通过利用多任务学习网络 JFNet 以及语义部件来提取颜色纹理信息，进行虚拟现实和混合现实的应用。
PDF5 years ago
基于树结构图卷积的 3D 点云生成对抗网络
本文提出了一种名为 tree-GAN 的新型生成对抗网络用于 3D 点云生成，并引入树形图卷积网络 (TreeGCN) 作为 tree-GAN 的生成器以提高特征的表示能力，通过引入评估指标 FPD 来准确评估 3D 点云 GAN，实验结果
PDF5 years ago
视觉概念与组合投票
本文着眼于深度神经网络内部表示的研究，并使用聚类算法提取了一组视觉概念，展示了这些概念可以用于语义部分检测的无监督方法，并将这些视觉概念组合成了一种简单的模式理论模型，名为 “构成投票”，相较于专门针对语义部分检测的支持向量机和深度网络，证
PDF7 years ago
DeepVoting: 一种鲁棒且可解释的深度网络，用于部分遮挡下的语义部分检测
本文提出了一种基于深度学习的 DeepVoting 算法，该算法可以检测物体的语义部位，即使存在局部遮挡的情况，并可以同时进行端到端的优化，通过提取局部视觉线索和空间关系进行投票机制，实现了该任务。
PDF7 years ago
全局，实例级人体解析
该论文讨论了通过实例级别的语义部件分割实现目标解析的方法。网络结构由分类级别分割模块以及可处理每个图像中不同数量人体检测结果的差分有条件随机场组成，网络通过单次前向传递输出实例级别部件和人体部分分割结果，同时能够实现有效的目标计数和分类级别
PDF7 years ago
部分遮挡物体的语义部分检测
本篇论文介绍了一种用于检测部分遮挡对象的语义部分的方法，该方法使用本地视觉线索的置信度进行语义部分的检测并使用简单的投票技术来处理局部线索。实验证明，该方法在存在遮挡的情况下，在语义部分检测方面性能优于其他竞争方法。
PDF7 years ago
ECCVZoom Better to See Clearer: 基于分层自适应缩放网络的人体和物体解析
本文介绍了一种基于自动缩放卷积神经网络的解析物体部分的方法并在人、马和牛的 PASCAL 数据集上进行了实验，结果表明本文提出的策略先缩放到对象，然后再缩放到部件非常有效，能更好地适应不同区域的图像，并且能够在人类、牛类和马类等数据集中获得
PDF9 years ago
基于人口编码的卷积神经网络内部状态无监督学习对象语义部分
本研究通过对 CNNs 的内部状态进行聚类，提出了一种无监督学习方法来发现物体的语义部件表达，即 Visual Concepts，并证明了其在物体部件检测和语义标注方面的有效性。
PDF9 years ago