visual attributes | BriefGPT

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ECCV属性作为操作符：分解未见过的属性 - 对象组合
我们提出了一种新的视觉属性建模方法，将属性视为操作符。该方法使用语义嵌入明确地将属性与它们伴随的对象分离，并且具有表达属性操作符效果的新型正则化机制，从而实现了对对象和属性的新组合的泛化。我们在两个具有挑战性的数据集上验证了我们的方法，并证
PDF6 years ago
社交媒体图像的抗议活动检测和暴力评估
开发了一种新的视觉模型，该模型能够通过视觉属性识别抗议者、描述他们的活动并估计在图像中所表现的暴力水平。通过分析从 2013 年到 2017 年的地理标记推文以及它们的图像，采用多任务卷积神经网络自动分类出图像中的抗议者，并预测视觉属性、感
PDF7 years ago
ICCV视觉属性多任务分类的课程学习
介绍了一种新颖的方法，在视觉属性分类框架中结合多任务和课程学习的优点，在各个任务之间迁移知识来提高学习速度，该方法在公开数据集上取得了最新的表现。
PDF7 years ago
生成用于零样本分类的视觉表征
本文面向学习图像分类器的任务，并针对一些分类仅由语义描述（如视觉属性），而其他分类也由实例图像定义的情况下，提出了一种 Zero-Shot classification task (ZSC) 的方法。旨在通过生成模型和有监督学习方法，有效地
PDF7 years ago
可重构生成对抗网络的无监督视觉属性转移
本文提出一种无监督方法，学习视觉属性的传递功能且不需要相应的图像，观察来自各种无监督属性转移任务的可视化结果，验证了该方法的有效性。
PDF7 years ago
使用视觉属性的合作式学习
本研究提出了一种 “合作学习” 方法，通过不同机器之间的共享中间级视觉属性信息，改善计算机视觉和机器学习领域中不同层次下的学习表现，尤其适用于存在隐私，安全性和带宽限制等情形下。
PDF7 years ago
ECCV基于神经激活的自动属性发现
该研究论文提出了一种无需具体的监督数据集，从网络上嘈杂的图像文本数据中发现和分析视觉属性的自动化方法，其基于属性和深度神经网络中的神经激活之间的关系，该方法对于发现和学习分类器，以及利用高度激活的神经元找到语义相关地区是有用的。
PDF8 years ago
深度相对属性
该论文提出了一种基于深度神经网络的相对属性预测方法，其中采用卷积神经网络 (ConvNet) 学习特征，包含排名层 (rank layer) 学习根据这些特征对图像进行排序，并采用适当的排名损失进行训练，优于基线和最先进的方法，适用于不同类
PDF9 years ago
ECCVAttribute2Image: 从视觉特征生成有条件的图像
探究了从视觉属性生成图像的新问题，开发了一种具有分离潜在变量的分层生成模型，该模型可以使用变分自动编码器进行端到端学习，使用一般的能量最小化算法进行后验推理，展示了在面部和鸟类自然图像中生成具有分离潜在表示的逼真多样样本的优异结果。
PDF9 years ago
CVPR深度雕刻：通过雕刻深度神经网络发现视觉属性
本文提出了一种针对弱监督学习场景下的视觉属性发现方法，并介绍了一种用于多属性预测的卷积神经网络训练过程 Deep-Carving，实验结果表明该方法在视觉属性预测精度上有较大提升。
PDF9 years ago
发现美学图像分析的美丽属性
本文提出了使用 AVA 数据库，自动发现和学习视觉属性来实现美学质量预测、图像标记和检索的目的。
PDF10 years ago