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腾讯优图提出半监督对抗上海上宝中学地址单目深度估计,被顶级期刊TPAMI收录

时间:2019-08-08 20:33来源: 作者:admin 点击: 163 次
腾讯科技讯作为国内计算机视觉人工智能领域的领先者,腾讯优图实验室团队在单目深度估计上取得了新的研究进展。腾讯优图与厦门大学联合团队,共同提出了半监督对抗单目深度估计,有望充分利用海量的无标签数据所蕴含的信息,结合少量有标签数据以半监督的形式对网络进行训练。据悉,该研究成果已被人工智能领域最顶级的国际

腾讯科技讯 作为海内计较机视觉人工智能范围的率先者,上海上宝中学地址腾讯优图尝试室团队在单目深度估量上取得了新的钻研指望。

腾讯优图与厦门大学连系团队,配合提出了半监视抵御单目深度估量,有望充实操作海量的无标签数据所蕴含的信息,团结少量有标签数据以半监视的形式对收集举办实习。据悉,该钻研成绩已被人工智能范围最顶级的国际期刊TPAMI收录。

恒久以来,基于深度卷积神经收集的分类、回归使命大多依赖大量的有标签数据来对收集举办实习。而在现实的算法陈设中,每每惟独海量的无标签数据以及很是少量的标签数据。怎样充实操作这些少量的标签数据,使其到达和大量有标签数据下实习的模子临近的结果,对学术界和家产界来说一向都是一个艰巨。

据腾讯优图的钻研员先容,该项钻研的焦点难点在于,怎样从无标签数据中猎取监视信息。传统要领一样找常必要统一场景的图像序列作为输入,通过组成立体几许关系来隐式地对深度举办重修。这种要领请求统一场景最少包孕两张以上的图像,一样找常必要双目摄像头或者视频序列才可以中意。腾讯优图与厦门大学连系团队,提出在一个抵御实习的框架中,翦灭图像对鉴别器对真假样本必需为统一图像的请求,“真样本对”回收有标签数据的RGB图像以及对应的真实深度图,“伪样本对”回收无标签RGB图像以及用天生器收集猜测出的深度图,由鉴别器收集区别猜测出的深度图与对应RGB直接是否切合真实的连系概率漫衍,进而从无标签数据中收成监视信息。与此同时,通过添加深度图鉴别器,来约束猜测的深度图与真实深度图的漫衍同等性。该要领输入可觉得恣意无关联图像,利用处景越发普及。而从尝试功效也发现,当主流的深度估量收集作为一个天生器收集安插在半监视框架中时,都可以收成显明的结果晋升。

腾讯优图与厦门大学连系团队提出的半监视抵御框架。图中的天生器收集吸取两个鉴别器收集的反馈来更新本身的收集参数

在钻研的量化指标上,操作半监视抵御框架,当有标签数据很少(500张)的环境下,仅行使250张无标签RGB图像就可以收成优于其他state-of-the-art要领的结果。当坚固有标签数据量(500张),一连增进无标签RGB图像可以进一步对结果带来晋升,终极当操作五万张无标签RGB图像后,该要领在各项指标上都远超当前的state-of-the-art要领。

当有标签数据很少(500张)的环境下,仅行使250张无标签RGB图像就可以收成优于其他SOTA要领的结果

当坚固有标签数据量(500张),一连增进无标签RGB图像可以进一步对结果带来晋升

仅行使500张有标签数据实习的模子结果。从左到右依次为RGB图像、真实深度图和优图算法猜测的深度图。通过操作特此外无标签RGB数据,优图算法仅行使少量数据就可以到达较好的视觉结果

据腾讯优图的钻研员先容,该钻研要领当然以单目深度猜测为尝试,但过程中发现应付语义支解使命也有类似的结果晋升。与此同时,当模子实习与算法陈设的情形存在差别时(即存在Domain Shift),如有标签数据为源域中的数据,而无标签数据为算法陈设的方针域中的数据,该要领还可以起到Domain Adaptation的结果,晋升模子在方针域的陈设结果,该调查也在非同源场景下的ReID使命中获得了起源的验证。

总的来说,该项钻研的焦点在于充实挖掘无标签样本所蕴含的信息,镌汰对标签数据的依赖,未来有望在场景重修、非同源场景ReID等多个方案中举办利用。

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