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| 本文作者： AI研習(xí)社 | 2020-03-09 15:40 |
多軌跡預(yù)測(cè)研究
針對(duì)VI-ReID的分層跨模態(tài)行人在識(shí)別
3DMM 人臉模型：從過(guò)去到現(xiàn)在到未來(lái)
一種基于U-Net的生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)判別器
用于圖像描述的交叉模態(tài)信息的探索和蒸餾
論文名稱：The Garden of Forking Paths: Towards Multi-Future Trajectory Predictio
作者：Junwei Liang
發(fā)表時(shí)間：2020/2/1
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/13151?from=leiphonecolumn_paperreview0309
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研究意義：
軌跡預(yù)測(cè)問(wèn)題是目前AI方向研究的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。基于此，本文利用多種不同軌跡類型研究了如何高效準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出路徑的可能分布，從而有助于未來(lái)在多目標(biāo)預(yù)測(cè)方面的研究和應(yīng)用。
創(chuàng)新點(diǎn)：
1、創(chuàng)建了一個(gè)基于我們現(xiàn)實(shí)世界中軌跡數(shù)據(jù)的3D模擬器數(shù)據(jù)集；
2、作者提出了一種新的模型，記為Multiverse，該模型可以準(zhǔn)確地用于多軌跡預(yù)測(cè)。
論文名稱：Hi-CMD:HierarchicalCross-ModalityDisentanglementforVisible-Infrared PersonRe-Identi?cation
作者：Seokeon Choi
發(fā)表時(shí)間：2020/2/1
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/13150?from=leiphonecolumn_paperreview0309
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研究意義：通過(guò)對(duì)夜間視頻的監(jiān)控進(jìn)行跨模態(tài)行人識(shí)別是當(dāng)下ReID方向的一個(gè)的難點(diǎn)，目前已經(jīng)受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。在此背景下，作者提出了一種分層跨模態(tài)行人識(shí)別（Hi-CMD）方法。為了實(shí)現(xiàn)該方法，作者引入了ID-preserving圖像的生成網(wǎng)絡(luò)和層次特征學(xué)習(xí)模塊，通過(guò)這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可有效的解決行人在不同姿勢(shì)和照明條件下進(jìn)行ReID任務(wù)。
文章的創(chuàng)新點(diǎn)
1、提出了種一種新穎的VI-ReID行人跨模態(tài)識(shí)別方法：Hi-CMD，與傳統(tǒng)的模型方法相比，該模型通過(guò)區(qū)分ID-discriminative和可見(jiàn)紅外圖像中的ID-excluded兩種因素，有效地減少了跨模態(tài)和模態(tài)內(nèi)的差異。
2、利用ID-PIG網(wǎng)絡(luò)，避免可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足而帶來(lái)的問(wèn)題。
論文名稱：3D Morphable Face Models -- Past, Present and Future
作者：Bernhard Egger / William A. P. Smith / Ayush Tewari / Stefanie Wuhrer / Michael Zollhoefer / Thabo Beeler / Florian Bernard / Timo Bolkart / Adam Kortylewski / Sami Romdhani / Christian Theobalt / Volker Blanz / Thomas Vetter
發(fā)表時(shí)間：2019/9/3
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/12956?from=leiphonecolumn_paperreview0309
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文章詳細(xì)介紹了 3DMM 人臉模型自20多年前提出至今以來(lái)的發(fā)展，是一篇非常全面非常優(yōu)秀的綜述文章，作者都是由該領(lǐng)域的前沿學(xué)者。
雖然已經(jīng)提出有20多年，但 3DMM 模型的構(gòu)建和應(yīng)用，如捕捉、建模、圖像合成和分析等等，仍然存在眾多挑戰(zhàn)，是一個(gè)非常活躍的研究主題，文章回顧了這些領(lǐng)域中的最新技術(shù)，在最后進(jìn)一步進(jìn)行了展望，提出了一些挑戰(zhàn)，為未來(lái)的研究提供了一些方向，并強(qiáng)調(diào)了當(dāng)前和未來(lái)的一些應(yīng)用。
強(qiáng)烈建議相關(guān)專業(yè)學(xué)生和老師仔細(xì)研讀，是一個(gè)不可多得的 3DMM 人臉模型的綜述文章。
論文名稱：A U-Net Based Discriminator for Generative Adversarial Networks
作者：Sch?nfeld Edgar /Schiele Bernt /Khoreva Anna
發(fā)表時(shí)間：2020/2/28
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/12959?from=leiphonecolumn_paperreview0309
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這篇論文被CVPR 2020接收，提出了一種基于U-Net的判別器架構(gòu)，在保持合成圖像的全局一致性的同時(shí)，向生成器提供詳細(xì)的每像素反饋。在判別器的每像素響應(yīng)支持下，這篇論文進(jìn)一步提出一種基于CutMix數(shù)據(jù)增強(qiáng)的逐像素一致性正則化技術(shù)，鼓勵(lì)U-Net判別器更多關(guān)注真實(shí)圖像與偽圖像之間的語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)變化，不僅改善了U-Net判別器的訓(xùn)練，還提高了生成樣本的質(zhì)量。新判別器在標(biāo)準(zhǔn)分布和圖像質(zhì)量指標(biāo)方面改進(jìn)了現(xiàn)有技術(shù)，使生成器能夠合成具有變化結(jié)構(gòu)、外觀和詳細(xì)程度的圖像，并保持全局和局部真實(shí)感。與BigGAN基線模型相比，所提方法在FFHQ、CelebA和COCO-Animals數(shù)據(jù)集上平均提高了2.7個(gè)FID點(diǎn)。
論文名稱：Exploring and Distilling Cross-Modal Information for Image Captioning
作者：Liu Fenglin /Ren Xuancheng /Liu Yuanxin /Lei Kai /Sun Xu
發(fā)表時(shí)間：2020/2/28
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/12958?from=leiphonecolumn_paperreview0309
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這篇論文要解決的是圖像描述任務(wù)。
這篇論文認(rèn)為圖像理解需要相關(guān)區(qū)域的視覺(jué)注意力信息和對(duì)應(yīng)感興趣的屬性的語(yǔ)義注意力信息。為進(jìn)行有效的注意力捕獲，這篇論文從交互模態(tài)的角度探索圖像描述任務(wù)，并提出全局局部信息探索與蒸餾方法，同時(shí)以視覺(jué)的和語(yǔ)言的方式探索并提取原始信息。通過(guò)提取顯著區(qū)域群組以及屬性的搭配信息，新方法在全局參考基于字幕上下文的圖像空間和關(guān)系表示，在局部提取細(xì)粒度區(qū)域和屬性以進(jìn)行單詞選擇。這篇論文所提的全注意力模型在離線COCO評(píng)估中獲得129.3的CIDEr評(píng)分，在準(zhǔn)確性、速度和參數(shù)量方面均具有優(yōu)勢(shì)。
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