基于类别先验与深度神经网络特征的显著性检测

现有的显著性检测算法多基于图像底层特征,在内容复杂的图像上应用时容易受到干扰。为此,提出一种加入类别先验信息的显著性检测算法。基于深度神经网络生成的特征图谱,选择对预训练集分类结果有正向贡献的部分加权重组,根据保留的空间信息生成显著性图像,结合颜色对比和图像过分割算法进行显著性目标分割。在网络图像组成的公开测试集上的实验结果表明,与IT,SR等算法相比,该算法的平均正确率、召回率和F值都有明显提高。     

基于深度学习的单目深度估计技术综述

场景的深度估计问题是计算机视觉领域中的经典问题之一,也是3维重建和图像合成等应用中的一个重要环节。基于深度学习的单目深度估计技术高速发展,各种网络结构相继提出。本文对基于深度学习的单目深度估计技术最新进展进行了综述,回顾了基于监督学习和基于无监督学习方法的发展历程。重点关注单目深度估计的优化思路及其在深度学习网络结构中的表现,将监督学习方法分为多尺度特征融合的方法、结合条件随机场(conditional random field,CRF)的方法、基于序数关系的方法、结合多元图像信息的方法和其他方法等5类;将无监督学习方法分为基于立体视觉的方法、基于运动恢复结构(structure from motion,SfM)的方法、结合对抗性网络的方法、基于序数关系的方法和结合不确定性的方法等5类。此外,还介绍了单目深度估计任务中常用的数据集和评价指标,并对目前基于深度学习的单目深度估计技术在精确度、泛化性、应用场景和无监督网络中不确定性研究等方面的现状和面临的挑战进行了讨论,为相关领域的研究人员提供一个比较全面的参考。     

基于深度高斯过程的多元类别数据分布估计

多元类别数据的可能取值会随向量长度的增长呈指数级增长,从而造成数据稀疏性问题。通过将观察数据嵌入到连续空间中训练识别数据之间的相似性,构建多元类别数据的线性高斯隐变量模型和类别隐高斯过程(CLGP)。在CLGP模型基础上,建立小样本多元类别数据分布估计的多元类别深度隐高斯过程模型,并结合蒙特卡洛采样的变分推断方法对模型进行参数优化。实验结果表明,与CLGP模型相比,该模型分布估计精确度有所提升。     

基于透射先验的弱光照图像增强方法

为了增强弱光照图像的纹理细节,提升整体的视觉效果,本文提出了一种基于透射先验的弱光照图像增强方法.首先,利用两种透射先验对弱光照图像分别进行独立的透射图估计,从而生成两幅富含不同有效增益的子透射图;然后,将两幅子透射图输入到所搭建的子透射图融合网络中,获得融合后的透射图;最后,将融合后的透射图代入低像素强度图像退化模型中,获得增强后的图像.实验结果证明了本方法在鲁棒性、有效信息增益和视觉效果增强等方面的有效性.     

引入生成对抗网络的室外场景单目深度估计

生成对抗网络（GAN）算法在室外场景的深度估计任务中准确率较低,对于物体边界判断不准确。针对该问题,提出基于循环生成对抗网络（CycleGAN）的单目深度估计算法,将单幅图像映射到深度图像的过程拆分为两个子阶段。第一阶段中,网络学习图像的基本空间特征,得到粗糙尺度下的深度图像;第二阶段在前者的基础上,通过细节上的差异对比,优化深度图像,得到精细尺度下的深度图像。为了进一步提高深度估计的精度,在损失函数中引入了L1距离,让网络可以学习像素到像素的映射关系,避免出现较大的偏差与失真。在公开的室外场景数据集Make3D上的实验结果表明,与同类型算法相比,该算法的平均相对误差、均方根误差取得更好的效果。     

基于深度学习的超低空景深估计方法研究

利用单目深度估计辅助飞行器超低空飞行的制导与控制是一个非常重要的发展方向。基于此在自监督学习框架下研究了一种基于单目图像的超低空景深估计方法：以立体图像对为训练集,采用左右一致性原则,有效提高网络准确率,并通过多尺度统一,改善了深度图中的空洞问题。在KITTI数据集和自制的超低空样本集上的实验结果表明论文所提方法能有效应用于超低空场景下的深度估计。     

深度学习单目深度估计研究进展

单目深度估计是从单幅图像中获取场景深度信息的重要技术,在智能汽车和机器人定位等领域应用广泛,具有重要的研究价值。随着深度学习技术的发展,涌现出许多基于深度学习的单目深度估计研究,单目深度估计性能也取得了很大进展。本文按照单目深度估计模型采用的训练数据的类型,从3个方面综述了近年来基于深度学习的单目深度估计方法:基于单图像训练的模型、基于多图像训练的模型和基于辅助信息优化训练的单目深度估计模型。同时,本文在综述了单目深度估计研究常用数据集和性能指标基础上,对经典的单目深度估计模型进行了性能比较分析。以单幅图像作为训练数据的模型具有网络结构简单的特点,但泛化性能较差。采用多图像训练的深度估计网络有更强的泛化性,但网络的参数量大、网络收敛速度慢、训练耗时长。引入辅助信息的深度估计网络的深度估计精度得到了进一步提升,但辅助信息的引入会造成网络结构复杂、收敛速度慢等问题。单目深度估计研究还存在许多的难题和挑战。利用多图像输入中包含的潜在信息和特定领域的约束信息,来提高单目深度估计的性能,逐渐成为了单目深度估计研究的趋势。     

密度先验引导的无监督深度点云降噪算法

为了提高无监督深度点云降噪算法的性能,提出密度先验引导的无监督深度点云降噪算法.基于现有的网络框架,首先设计了密度先验,通过噪声点云的整体分布计算每点位于真实底层曲面的概率;然后利用深度网络,通过上采、下采等策略克服大噪声点的影响,得到降噪点云;最后利用密度先验优化干净点的条件概率分布,设计无监督损失函数对网络进行优化,得到最终算法.此外,基于密度先验还提出低噪声点筛选方法和滤波算法.所提算法在PyTorch上实现,以基于ModelNet-40构造的仿真数据库及真实扫描数据PERL为例,以倒角距离及点到曲面的距离为评价指标.与DMR等算法相比,倒角距离平均降低0.35～1.34,点到曲面的距离平均降低0.68～1.94.实验结果表明,所提算法降噪结果优于现有算法,且具有较强的鲁棒性、普适性和泛化能力.     

基于深度学习的单目深度估计方法综述

深度估计是一种从单张或者多张图像预测场景深度信息的技术,是计算机视觉领域非常热门的研究方向,在三维重建、场景理解、环境感知等任务中起到了关键作用.当前深度估计技术可以分为多目深度估计和单目深度估计.因为单目摄像头具有成本低、设备较普及、图像获取方便等优点,与多目深度估计技术相比,从单目图像估计深度信息是当前更为热门和更具挑战的技术.近年来,随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的单目深度估计方法被广泛研究.本文对基于深度估计的单目深度估计方法进行综述,首先给出单目深度估计问题的定义、介绍常用于训练的数据集与模型评价指标,然后根据不同的训练方式对国内外相关技术进行分析总结,将现有方法分为基于监督学习、无监督学习和半监督学习三大类,对每种类型方法的产生思路、优缺点进行详细分析,最后梳理、总结该技术的发展趋势与关键技术.     

基于深度学习的医学影像分割研究综述

医学影像分割是计算机辅助诊断中的一项基础且关键的任务,目的在于从像素级别准确识别出目标器官、组织或病变区域.不同于自然场景下的图像,医学影像往往纹理复杂,同时受限于成像技术和成像设备,医学影像噪声大,边界模糊而不易判断.除此之外,对医学影像进行标注极大依赖于医疗专家的认知和经验,因此可用于训练中的标注数据少且存在标注误...     

轻量化自监督单目深度估计

目前, 大多数的增强现实和自动驾驶应用不仅会使用到深度网络估计的深度信息, 还会使用到位姿网络估计的位姿信息. 将位姿网络和深度网络同时集成到嵌入式设备上, 会极大地消耗内存. 为解决这一问题, 提出一种深度网络和位姿网络共用特征提取器的方法, 使模型保持在一个轻量级的尺寸. 此外, 通过带有线性结构的深度可分离卷积轻量化深度网络, 使网络在不丢失过多细节信息前提下还可获得更少的参数量. 最后, 通过在KITTI数据集上的实验表明, 与同类算法相比, 该位姿网络和深度网络参数量只有的 35.33 MB. 同时, 恢复深度图的平均绝对误差也保持在0.129.     

贝叶斯学习中的线性联合先验

提出了贝叶斯学习中先验分布选取的一个新技术。该技术将若干个可能的先验进行加权平均,形成一个以权重为参数的线性联合先验,并通过选取权重参数得到一个最合适先验的一个近似。证明了线性联合先验的似然与其组合参数的似然的等价性,并提出了用极大似然或矩估计的方法来确定权重参数的值,从而得到一个最合适的线性联合先验。提出的线性联合先验及确定方法,使得可以利用样本数据对已知先验进行校正,导出未被发现的更合理的先验,从而使贝叶斯学习更为有效。     

基于主动学习先验的半监督K-means聚类算法

基于迭代框架的主动半监督聚类框架（IASSCF）是一个流行的半监督聚类框架。该框架存在两个问题：其一,初始先验信息较少导致迭代初期聚类效果不佳,进而影响后续聚类结果;其二,每次迭代只选择信息量最大的一个样本标记,导致运行速度慢、性能提升慢。针对这两个问题,设计了一种基于主动学习先验的半监督K-means聚类算法。该方法包含初始化阶段和迭代阶段。初始化阶段主动选择代表性较高的节点集合,并基于代表节点集合构建各类的先验节点集合和约束先验集合。迭代阶段,每次迭代包含三步：1）基于当前约束先验集合,利用约束半监督聚类算法PCK-means对数据进行聚类;2）依据当前聚类结果,主动选择每个簇中最具价值信息的未标注样本点;3）利用选择样本点扩充先验节点集合及约束集合。迭代此过程至达到收敛阈值。实验结果表明,与基于原IASSCF框架的半监督K-means聚类算法相比,所提算法运行速度更快,性能更优。     

基于深度学习的行人重识别研究综述

随着深度学习的发展,研究人员开始探索将深度学习应用于行人重识别任务并提出了大量方法,随之也迎来了新的挑战。为系统地了解这一领域的研究现状和发展趋势,首先对行人重识别任务以及存在的问题进行简单介绍;其次,根据训练方式的不同,分别探讨监督学习、半监督学习/弱监督学习以及无监督学习上行人重识别任务的研究进展,并根据现有研究热度介绍生成对抗网络和注意力机制在行人重识别上的应用;之后,列举了该领域中常用的经典数据集,并对比了深度模型在这些经典数据集（Market-1501、CUHK03等）上的表现;最后,对行人重识别领域的未来方向进行了展望。     

语义导向多尺度多视图深度估计算法

目前利用深度学习进行多视图深度估计的方法可以根据卷积类型可以大致分为两类.其中,基于2D卷积网络的模型预测计算速度快,但预测精度较低;基于3D卷积网络的模型预测精度高,却存在高硬件消耗.同时,多视图中相机外部参数的变化使得模型无法在物体边缘、遮挡或纹理较弱区域生成高精度预测结果.针对上述问题,提出了基于3D卷积的语义导...     

基于深度学习与行为先验的吸烟和打电话检测方法

针对深度学习方法在实现端到端的特定行为检测时存在的局限性,提出将深度学习与行为先验相结合的改进方法自动检测吸烟和打电话行为。自建行为数据集,训练一个适合特定行为和小目标检测的深度网络;利用训练好的网络模型对输入图像进行前向预测。在初步预测出特定行为(吸烟或打电话)和与该行为相关的特定目标(手、香烟或手机等)信息后,结合行为先验建立逻辑推理关系进一步判定行为是否发生。实验结果表明,与单纯的基于深度学习的端到端行为检测方法相比,该方法能有效解决行为误检问题、明显提升检测精度。     

Transformer与多尺度注意力的自监督单目图像深度估计

针对现有自监督学习的单目图像深度估计在分辨率较大情况下存在边缘模糊、物体轮廓不清晰等问题,本文提出一种结合视觉Transformer的多尺度通道注意力融合单目图像深度估计网络.首先,设计编码器-解码器模型,将视觉Transformer结构作为编码器在多个尺度上提取特征.其次,设计残差通道注意力融合的解码器,优化提取到的多尺度特征并实现上下级特征融合以提高上下文信息的利用率.最后,在多个尺度下对单目图像进行深度估计.本文提出的算法在KITTI数据集上进行实验.实验结果表明,所提出算法的深度图像质量和物体轮廓信息均高于现有算法,其绝对相对误差、平方相对误差和均方根误差分别达到了0.119、0.857和4.571,在不同阈值下的准确度达到了0.959、0.995和0.999,验证了所提算法的正确性和有效性.     

利用标签相关性先验的弱监督多标签学习方法

多标签学习是一种非常重要的机器学习范式.传统的多标签学习方法是在监督或半监督的情况下设计的.通常情况下,它们需要对所有或部分数据进行准确的属于多个类别的标注.在许多实际应用中,拥有大量标注的标签信息往往难以获取,限制了多标签学习的推广和应用.与之相比,标签相关性作为一种常见的弱监督信息,它对标注信息的要求较低.如何利用标签相关性进行多标签学习,是一个重要但未研究的问题.提出了一种利用标签相关性作为先验的弱监督多标签学习方法(WSMLLC).该模型利用标签相关性对样本相似性进行了重述,能够有效地获取标签指示矩阵;同时,利用先验信息对数据的投影矩阵进行约束,并引入回归项对指示矩阵进行修正.与现有方法相比,WSMLLC模型的突出优势在于:仅提供标签相关性先验,就可以实现多标签样本的标签指派任务.在多个公开数据集上进行实验验证,实验结果表明:在标签矩阵完全缺失的情况下,WSMLLC与当前先进的多标签学习方法相比具有明显优势.     

基于图像重建的深度估计方法

实现可靠精度的深度估计是三维目标检测方法的关键,该文提出了一种图像深度估计方法。基于深度学习方法,通过训练深度神经网络,从立体图像的一幅图像中重建另一幅图像实现深度估计,并在训练中采用最小化深度误差替代最小化视差误差,利用立体图像对的几何约束引入左右视图一致性损失实现更加精确的深度估计。针对图像真实深度数据获取困难、数据集制作成本高的问题,构建了基于图像重建的自监督训练的图像深度估计框架,不需要图像真实深度数据,节省了数据集制作成本;针对深度估计误差随深度的增加急剧增大的问题,采用最小化深度误差替代最小化视差误差,解决了深度估计网络过分强调近处的微小深度误差而忽略远处深度误差的问题。另外,该文还充分利用了立体图像对的几何约束,在训练中引入左右视图一致性损失来提高深度估计的准确性。实验验证了提出的图像深度估计方法在性能上优于现有的其他方法,对远处区域和细小目标进行深度估计时具有更好的性能。     

一种基于类别先验信息的问题检索语言模型

社区问答系统已经积累了大量的以层次类别结构进行组织的问题答案对。为了能够重用这些非常宝贵的历史问题答案对资源,设计出一个非常有效的问题检索模型至关重要。在该文中,我们在语言模型建模的框架下提出了一种新的基于问题类别先验信息的方法来提高相似问题检索的性能。特别地,我们将叶子类别语言模型看作是Dirichlet超参来对一元语言模型的参数进行加权,从而提出了一种新的基于类别先验信息的语言模型。该方法具有严格的数学推导依据。在来源于Yahoo! Answers的真实的大量数据集上做了实验比较和分析,实验结果表明我们提出的方法比之前简单的线性插值的方法具有非常显著的性能提升。