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剑桥构建视觉语义大脑”:兼顾视觉信息和语义表示

剑桥大学的神经科学研究人员将计算机视觉语义相结合,开发出一种新模型,可以更清晰地理解大脑对视觉目标的处理方式。 该集成模型的体系结构,可以看到,会有越来越复杂的视觉信息映射到语义信息上。 来源:Lorraine Tyler等。 “就是这个问题催生出了我们目前的研究,我们希望能够完全理解低级视觉输入是如何映射到对象意义的语义表示上的。”研究人员解释说。 研究人员认识到神经网络在计算机视觉应用方面的局限性,将AlexNet视觉算法与神经网络相结合,将概念性的意义(包括语义知识)纳入到对方程的分析中。 与传统的深度神经网络(DNN)视觉模型相比,新方法能够识别与视觉语义处理相关的不同脑区。 ? 图为视觉深度神经网络(紫色)和语义吸引网络(红色-黄色)的不同层如何映射到大脑的不同区域。

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弱监督的视觉语义分析(CS cv)

场景图生成(Scene Graph Generation, SGG)旨在从图像中提取实体、谓词及其内在结构,从而深入理解视觉内容,具有许多潜在的应用,如视觉推理和图像检索。 然而,计算机视觉还远远不能解决这个问题。现有的SGG方法需要为大量图像中的场景图实体提供数百万个手工注释的边界框。 在这篇论文中,我们首先提出了一个广义的SGG表达式,即可视化语义分析,它将实体和谓词预测分离开来,并实现了次二次性能。 弱监督视觉语义分析 原文题目:Weakly Supervised Visual Semantic Parsing 原文:Scene Graph Generation (SGG) aims to extract 原文作者:Alireza Zareian,Svebor Karaman,Shih-Fu Chang 原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.02359 弱监督的视觉语义分析(CS

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    学习视觉语义嵌入的最佳池策略(CS CV)

    视觉语义嵌入(VSE)是视觉语言检索的一种主流方法,其目标是学习一个深度嵌入空间,使视觉数据嵌入在语义文本标签或描述附近。最近的VSE模型使用复杂的方法来更好地将多模态特征上下文化并聚合到整体嵌入中。 Jiacheng Chen, Hexiang Hu, Hao Wu, Yuning Jiang, Changhu Wang 原文地址:https://arxiv.org/abs/2011.04305 学习视觉语义嵌入的最佳池策略

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    主动视觉学习的语义好奇心(CS CV)

    相反,我们通过引入语义好奇心(semantic curiosity)的概念,探索了一种自我监督的方法来训练我们的探索策略。我们的语义好奇心政策基于简单的观察-检测输出应保持一致。 因此,我们的语义好奇心会以不一致的标签行为来奖励轨迹,并鼓励探索策略来探索此类区域。 通过语义好奇心训练的探索策略可以推广到新场景,并有助于训练对象检测器,该对象检测器的性能优于通过其他可能的替代方法(例如随机探索,预测误差好奇心和覆盖率最大化探索)训练的基线。 Singh Chaplot, Helen Jiang, Saurabh Gupta, Abhinav Gupta 原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.09367 主动视觉学习的语义好奇心

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    基于视觉的组合语义学持续学习(CS CL)

    儿童在视觉世界中的语言习得是一个不断从动态变化的环境中学习的真实例子,然而我们缺乏一个可实现的装置来研究神经网络在模仿人类语言习得方面的能力。本文通过模拟儿童语言习得过程,提出了一种可实现的装置。 github.com/INK-USC/VisCOLL 原文作者:Xisen Jin, Junyi Du, Xiang Ren 原文链接:https://arxiv.org/abs/2005.00785 基于视觉的组合语义学持续学习

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    计算机视觉之图像语义分割算法简单介绍

    这段时间一直在分享,图像语义分割相关的论文,但是,发现自己都在写论文的算法细节,没有介绍技术背景,今天来通过几个问题简单地介绍一下人工智能算法计算机视觉图像语义分割算法的任务。 什么是语义分割? 语义分割可以看做是像素级别的分类任务,分割就是为图片中的每一个像素预测一个类别,像下面这幅图片中有一个人和马以及背景,语义分割的任务就是将图片中人、马和背景分割出来。 什么是弱监督语义分割? 有像素级别标注的监督是强监督语义分割,而只有图片中物体类别,如同上面图片,数据集中仅给出一张图片以及该图片中包含人和马两个类别,而人和马在图片中什么位置并不给出,这是一个很粗糙的监督信息,利用类别标签作为监督进行语义分割任务就是弱监督语义分割的一种 通过这几个问题,你是不是已经了解了图像语义分割以及弱监督语义分割了呢?如果还有什么问题,欢迎交流提问哦!

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    RoadMap:面向自动驾驶的轻型语义地图视觉定位方法

    本文提出了一种基于低成本摄像机和压缩的视觉语义地图的轻量级定位方案。这是一种根据自动驾驶车辆配置的传感器生成和更新高精地图的众包模式。 在这项工作中,作者提出了一个轻量级的定位解决方案,它仅依赖于摄像机和压缩的视觉语义地图。该地图包含道路上的若干语义元素,如车道线、人行横道、地面标志和停车线。 A.传统的视觉SLAM 视觉里程计(VO)是视觉SLAM领域的一个典型课题,在机器人应用中有着广泛的应用。常用的方法包括仅摄像机方法和视觉惯性方法。提取自然环境中的稀疏点、稀疏线、稀疏面等几何特征。 这里关于SLAM 的综述可以查看本公众号的历史文章综述 SLAM综述(1)-Lidar SLAM SLAM综述(2)-视觉SLAM SLAM综述(3)-视觉与惯导,视觉与深度学习SLAM SLAM综述( 采用ICP方法估计位姿,最后采用EKF框架,将里程计与视觉定位结果相融合,该滤波器不仅提高了定位的鲁棒性,而且平滑了估计的轨迹 图7.语义地图定位说明。

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    基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位

    摘要 本文通过提取、建模和优化语义道路要素,提出了一种新的自动驾驶车辆视觉建图和定位方法,具体来说,该方法集成了级联深度模型来检测标准化的道路元素,而不是传统的点特征,以寻求更高的位姿精度和稠密地图的表示方法 在特征跟踪过程中,通过GFTT提取器和FREAK描述子对典型的关键点进行提取、描述和跟踪,因为它们不仅是视觉惯性里程计的一部分,而且是值得包含在结构化对象中的稳定跟踪点特征。 F.状态估计器设计 为了清晰起见,我们在表中总结了我们的方法中使用的索引注释,为了将这些语义实体添加到紧密耦合的视觉惯性里程计中,我们在系统中引入了五种新型的可优化变量,总结如下 图3为提出的因子图结构示意图 ,隐藏了视觉惯性里程计系统的基本图形元素 G.回环检测和特征融合 文章执行3D-3D关联以重新识别语义对象,而不是一个框架式的单词袋查询原因是,在建图期间,重复访问对象的密度相对比GNSS-VIO里程计的定位不确定性要小 ,而这些标准化道路元素之间的视觉外观过于相似,难以区分。

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    微软研究院新论文:按语义结构迁移图片视觉属性

    最近,来自微软亚洲研究院和上海交通大学的Jing Liao、Yuan Yao、 Lu Yuan等人写了一篇题为“通过深度图像类推实现视觉属性迁移”的论文,这篇论文提出了一种新的、有趣的图像风格迁移方案。 论文将会发表在本月21号举办的SIGGRAPH 2017上,以下是论文的主要内容: 摘要 我们提出了一种新的视觉属性迁移技术,应用于那些在外观上差异很大,但却有着相似语义结构的照片。 视觉属性迁移其实具体是指,将一张图像的视觉信息(如颜色、色调、纹理、风格)迁移到另一张图像上。比如,你可以将一幅油画或者素描变成一张描述相同对象的实景照片。 这一技术能够发现两幅输入图像之间具有语义学意义的密切关联。而为了实现这一目的,该技术采用了“图像类推”的概念——其特性由一种用于匹配的深度卷积神经网络中提取而出。我们将自己的技术称作“深度图像类推”。

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    在大型户外环境中基于路标的视觉语义SLAM

    公众号致力于分享点云处理,SLAM,三维视觉,高精地图相关的文章与技术,欢迎各位加入我们,一起每交流一起进步,有兴趣的可联系微信:920177957。 B 语义分割 1) 语义分割:语义分割的目的是正确地对每个像素进行分类,得到它们的语义标签。在这项工作中,选择PSPNet-101模型[3]进行图像分割,并选择TensorRT进行实时推理加速。 2) ORB SLAM2:三维重建是由ORB SLAM[1]实现的,这是一个基于开源视觉特征的最先进的SLAM系统。ORB SLAM有很好的实时性能与回环检测。 3D语义视觉SLAM的可视化结果 实验 我们设计的实验主要基于KITTI数据集,该数据集面向公众,主要记录在市区。根据KITTI原始数据中记录的GPS信息,通过Google地图记录地标GPS信息。 利用KITTI-GPS数据集进行基于地标的语义融合和拓扑语义融合。本系统利用上述数据集建立了具有地标信息的三维语义点云。

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    用于自动驾驶的常识性视觉感知:结合视觉语义的广义神经符号在线诱拐(AI)

    我们展示了在自动驾驶的背景下,系统集成的视觉语义解决方案对于视觉感知的需求和潜力。使用答案集编程(ASP)进行在线视觉感知的一般神经符号方法已系统化并得到了全面实施。 该方法在视觉计算中集成了最新技术,并被开发为模块化框架,通常可在混合体系结构中用于实时感知和控制。我们评估并证明了社区建立的基准KITTIMOD,MOT-2017和MOT-2020。 作为用例,我们重点关注以人为本的视觉感知的意义-例如,在安全关键的自动驾驶情况下,涉及语义表示和可解释性,问题解答,常识插值。 关键字:认知视觉,深度语义,声明性空间推理,知识表示和推理,常识推理,视觉诱拐,答案集编程,自动驾驶,以人为本的计算和设计,驾驶技术标准化,空间认知和AI。

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    语义分割步骤_实时语义分割

    深度学习发展到现在,各路大神都发展出了各种模型。在深度学习实现过程中最重要的最花时间的应该是数据预处理与后处理,会极大影响最后效果,至于模型,感觉像是拼乐高积...

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    语义分割的定义_语义分割模型

    引言 语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割,通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块,并识别出每个区域块的语义类别,实现从底层到高层的语义推理过程,最终得到一幅具有逐像素语义标注的分割图像 图像语义分割方法有传统方法和基于卷积神经网络的方法,其中传统的语义分割方法又可以分为基于统计的方法和基于几何的方法。 随着深度学习的发展,语义分割技术得到很大的进步,基于卷积神经网络的语义分割方法与传统的语义分割方法最大不同是,网络可以自动学习图像的特征,进行端到端的分类学习,大大提升语义分割的精确度。 ► 基于全卷积的残差网络语义分割模型 深度卷积神经网络的每一层特征对语义分割都有影响,如何将高层特征的语义信息与底层识别的边界与轮廓信息结合起来是一个具有挑战性的问题。 总结 本文主要对于图像语义分割技术的研究发展历程进行了详细评述,对于传统的语义分割方法到当前主流的基于深度学习的图像语义分割理论及其方法做出了综合性的评估,对基于深度学习语义分割技术需要用到的网络模型、

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    剑桥大学开发AI模型,结合视觉语义信息,研究大脑识别过程

    剑桥大学的神经科学研究人员将计算机视觉语义相结合,开发出一种新模型,有助于更好地理解大脑中物体的处理方式。 研究人员坚信,访问语义记忆是理解对象是什么的关键,因此仅关注与视觉相关的属性的理论并不能完全捕捉到这个复杂的过程。 ? 集成模型的体系结构,其中越来越复杂的视觉信息映射到语义信息。 研究人员承认神经网络对计算机视觉的局限性,将AlexNet视觉算法与神经网络相结合,神经网络将概念意义(包括语义知识)放到对方程的分析中。 研究人员指出,“在组合模型中,视觉处理映射到语义处理并激活我们关于概念的语义知识。” 他们的新技术在16名志愿者的神经影像数据上进行了测试,他们被要求在对象进行fMRI扫描时命名。 与传统的深度神经网络(DNN)视觉模型相比,新方法能够识别与视觉语义处理相关的大脑区域。 ? 视觉上的DNN(紫色)和语义吸引子网络(红黄色)的不同层是如何映射到大脑不同区域的。

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    CVPR2020 | SANet:视觉注意力SE模块的改进,并用于语义分割

    主要的思想是通过对视觉注意力模块SE模块进行改进得到了SA模块,同时捕获全局和局部上下文信息,并构建了SANet来完成语义分割任务。 图1:语义分割可以分解为两个子任务:显式像素预测和隐式像素分组。这两个任务将语义分割与图像分类区别开。 SANets可以简单地推广到其他相关的视觉识别任务。 SE模块与SA模块 ? Squeeze-and-excitation module(SE) 残差网络(ResNets)由于其在图像识别方面的强大性能而被广泛用作分割网络的主干网络,并且在大型图像数据集ImageNet上进行预训练的ResNets可以很好地转移到其他视觉任务 ,包括语义分割。

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    SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation...

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    语义分割技术综述_语义分割模型

    论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣。 这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深度学习技术的发展相符合,包括语义分割及场景理解等。 1 引言 如今,语义分割(应用于静态2D图像、视频甚至3D数据、体数据)是计算机视觉的关键问题之一。在宏观意义上来说,语义分割是为场景理解铺平了道路的一种高层任务。 作为计算机视觉的核心问题,场景理解的重要性越来越突出,因为现实中越来越多的应用场景需要从影像中推理出相关的知识或语义(即由具体到抽象的过程)。 虽然这些方法很流行,但深度学习革命让相关领域发生了翻天覆地的变化,因此,包括语义分割在内的许多计算机视觉问题都开始使用深度架构来解决,通常是卷积神经网络CNN[7-11],而CNN在准确率甚至效率上都远远超过了传统方法

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    Semantic Segmentation https://arxiv.org/abs/1707.03718 Torch7 code: https://github.com/e-lab/LinkNet 本文主要侧重语义分割的速度问题

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    High-Resolution Semantic Segmentation CVPR2017 https://github.com/guosheng/refinenet 本文还是使用 cascaded 思想来做语义分割 identity mappings 、 提出一个 chained residual pooling 1 Introduction 直接将 CNN 网络模型如 VGG 、Residual Net 用于 语义分割存在的问题就是 这里我们认为 features from all levels 对于语义分割都是有帮助的。 这里我们提出了一个框架将所有的特征融合起来用于语义分割 ResNet 、Dilated convolutions 、 RefineNet ? RefineNet 模块示意图: ?

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    Semantic Segmentation in Street Scenes CVPR2017 Theano/Lasagne code:https://github.com/TobyPDE/FRRN 针对语义分割问题

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