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(该分享持续更新中...) 这篇论文主要有三个贡献点： 目前，物体检测、语义分割等技术都是集中在如何在图片上检测出物体，但是忽略了物体与物体之间的关系。一项最近的工作提出了用图（场景图）来代表一个场景。场景图是图像的可解释的结构化表示，可以支持更高级别的视觉智能任务，如captioning。 将每一对节点(对象)视为潜在的边(关系)的自然方法本质上是对全连通图的推理，这种方法在建模上下文关系时通常是有效的，但对对象数量的缩放效果很差(二次)，很快就变得不切实际。嘴朴素的修正方法是采用随机采样，虽然它是efficient，但不是effective，因为对象之间的相互作用的分布远远不是随机的。 作者的解决办法： 图1.给一张图片，模型从图片中抽取出objects(a), 所有节点考虑可能存在的边（b），通过一个医学系的方法‘relatedness’裁去不可能发关系，从而产生更稀疏的候选图结构（c）。最后，利用aGCN去集成全局信息并且更新物体节点和关系的标签（d） 在这项工作中，我们提出了一个新的框架，Graph R-CNN，它通过两种机制有效地利用对象关系规则来智能地稀疏化和推理候选场景图。我们的模型可以分解为三个逻辑阶段:1)对象节点提取，2)关系边缘剪枝，3)图上下文集成，如图1所示。 在对象节点提取阶段，我们使用了一个标准的对象检测的pipeline（faster rcnn）。这就产生了一组localized object regions，如图1b所示。我们将在剩下的pipeline中引入两个重要的新特性，以合并上面讨论的对象关系中的真实世界的规则性。首先，我们介绍了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地计算对象对之间的关联分数，这些分数被用来智能地修剪不太可能的场景图连接(与之前工作中的随机修剪不同)，剪枝后的稀疏图如图1c所示。其次，给出了稀疏连接的候选场景图，我们应用了一个注意图卷积网络(aGCN)来在整个图中传播higher-order上下文——更新每个对象及其基于其邻居的关系表示。与现有的工作相比，我们预测每个节点的边attention，使我们的方法能够学习调节不可靠或不太可能的边缘之间的信息流。我们在图1d中显示了细化的图形标签和边缘attention(与边缘宽度成比例)。 现有对于场景图生成的指标是基于召回⟨主题、谓词、对象⟩三元组或给定ground truth的object localizations的对象和谓词。为了揭示这些度量标准存在的问题，考虑一个方法，该方法将图1a中的boy误认为是man，但在其他方面识别出他是1)站在消防栓后面，2)靠近一辆汽车，3)穿着一件毛衣。在基于三元组的度量标准下，这个小错误(boy vs man)将被严重惩罚，尽管大多数boy的关系被正确识别。尽管提供ground-truth区域的度量方法通过严格关注关系预测来回避这个问题，但是它不能准确地反映整个场景图生成系统的测试时性能。 为了解决这种不匹配，我们引入了一种新的评估度量(SGGen+)，它更全面地评估场景图生成的性能，包括对象、属性(如果有的话)和关系。我们提出了度量SGGen +计算总的recall对于独立实体(对象和谓词),pair 实体⟨对象,属性⟩(如果有的话),和三元组实体⟨主题、谓词、对象⟩。我们在这个新的度量下报告现有方法的结果，发现我们的方法也显著地优于最先进的方法。更重要的是，这个新的度量为生成的场景图和真实场景图之间的相似性提供了一个更鲁棒、更全面的度量。 具体来说，本工作通过引入一种新的模型(graph R-CNN)来解决场景图生成问题，该模型可以利用对象关系的规律性，并提出了一种更全面的场景图生成评价指标(SGGen+)。我们将我们的模型与现有的标准度量方法进行基准测试，而这个新度量方法的性能优于现有方法。 利用上下文来提高场景理解的想法在计算机视觉中有着悠久的历史[16,27,28,30]。最近，Johnson等人受到图形界研究的表示方法的启发，提出了从图像中提取场景图的问题，这将对象检测的任务[6,7,22,31,32]概括为也检测对象的关系和属性。 已经提出了许多方法来检测对象及其关系。尽管这些工作中的大多数指出，对场景图中二次关系的推理是棘手的，但每个都采用了启发式方法，如随机抽样来解决这个问题。我们的工作是第一个引入一个可训练的关系建议网络(RePN)，它学会了在不牺牲efficacy的情况下从图中删除不可能的关系边缘。RePN提供了高质量的候选关系，我们发现它提高了场景图生成的整体性能。 大多数场景图生成方法还包括上下文传播和对候选场景图进行推理的机制，以细化最终的标记。在[40]中，Xu等人将问题分解为两个子图，一个用于对象，另一个用于关系，并执行消息传递。类似地，在[17]中，作者提出了两种消息传递策略(并行顺序)，用于在对象和关系之间传播信息。Dai等人将场景图生成过程建模为条件随机场(CRF)的推理。Newell等人提出直接从图像像素中生成场景图，而不需要使用基于关联图嵌入的对象检测器。在我们的工作中，我们开发了一种新的注意图卷积网络(aGCN)来更新节点和关系表示，通过在候选场景图的节点之间传播上下文来操作视觉和语义特征。虽然在功能上类似于上述基于消息传递的方法，但aGCN是高效的，可以学习将注意力放在可靠的边缘，并减弱不太可能的影响。 以往的许多方法都注意到在场景图生成过程中具有很强的规律性，从而激发了我们的方法。在[23]中，Lu等人整合了语言中的语义先验，以改进对对象之间有意义关系的检测。同样，Li等人[18]证明了region caption也可以为场景图生成提供有用的上下文。与我们的动机最相关的是，Zeller等人将motifs的概念(即经常出现的图结构)形式化。并在VG数据集[14]中检测它们的出现的概率。作者还提出了一个令人惊讶的强基线，它直接使用频率先验来明确地综合图结构中的规律来预测关系。 我们的关系建议网络(Relationship Proposal Network, RePN)受到了RPN的启发，与用于对象检测的faster R-CNN[32]的区域建议网络(region Proposal Network, RPN)紧密相关。我们的RePN在本质上也类似于最近提出的关系建议网络(Rel-PN)[45]。这些方法之间有许多细微的差别。Rel-PN模型独立地预测主题、对象和谓词的建议，然后重新对所有有效的三元组进行评分，而我们的RePN根据对象生成关系，允许它学习对象对关系的偏差。此外，他们的方法是类无关的，并没有用于场景图生成。 GCNs最初是在[13]的半监督学习环境中提出的。GCNs将图数据上的复杂计算分解为一系列局部化操作(通常只涉及相邻节点)，用于每个节点的每个时间步。在计算之前，结构和边缘强度通常是固定的。为了完整起见，我们注意到即将出版的出版物[36]同时独立地开发了一个类似的GCN注意机制(如aGCN)，并在其他(非计算机视觉)上下文中显示了它的有效性。 在这项工作中，我们将场景图建模为包含图像区域、关系及其标签的图。 代表image， 代表nodes集合(一个node对应一个localized object region)， 代表物体间的关系， 分别代表object和relationship的labels。因此，我们的目标是为 建模，在我们的工作中，我们把场景图的生成分解为三部分： 将图的构造(节点和边)与图的标注分离开来。这个因式分解背后的直觉很简单。首先，object region proposal 通常使用现成的对象检测系统(如faster rcnn[32])进行建模，以生成候选区域。值得注意的是，现有的方法通常将第二个关系建议项 建模为顶点 之间潜在边的均匀随机抽样。相反，我们提出了一个关系建议网络(RePN)来直接建模 ——使我们的方法成为第一个允许学习整个生成过程端到端。最后，图标记过程 通常被视为迭代求精过程。模型的pipeline如图2所示：每一个object proposal 都与一个空间区域 , 一个合并的特征向量 , 一个初始化估计标签分布 over 相关联。我们将对于所有n个proposals的向量集合表示为矩阵 以及 Relation Proposal Network 给定上一步提出的n个对象节点，它们之间可能有 个连接;然而，正如前面所讨论的，由于真实对象交互中的规则性，大多数对象对不太可能有关系。为了对这些规律进行建模，我们引入了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地估计对象对之间的关联性。通过对不太可能关系的边缘进行剪枝，可以有效地稀疏化候选场景图，保留可能的边缘，抑制不太可能的边缘带来的噪声。 在这篇论文中，我们利用估计的类别分布( )来推断关联性——本质上是学习软类别关系的先验。这种选择与我们的直觉一致，即与其他类相比，某些类相对不太可能交互。具体,给定初始对象分类分布 ,我们给所有的 有向对 评分, 计算 时的相关性，其中 是一个习得的相关性对函数。 的一个直接实现可以将连接[p^o_i, p^o_j]作为输入传递给一个多层感知器，该感知器输出分数。然而，考虑到对象对的平方数，这种方法将消耗大量的内存和计算。为了避免这种情况，我们考虑一个非对称的内核函数: 分别代表在关系中主语和宾语对映射函数。这个分解使得，仅使用 的两个投影过程，然后执行一次矩阵乘法就能获得分数矩阵 。对于 和 ，我们使用两个多层感知器(mlp)与相同的架构(但不同的参数)。我们还对分数矩阵S进行了sigmoid操作，使得每一个元素都为0～1之间。 在获得分数矩阵后，我们将其降序排序，然后选择前K对。然后，我们使用非最大抑制(NMS)来过滤出与其他对象有明显重叠的对象对。每个关系都有一对边界框，组合顺序很重要。我们计算两个对象对 and 之间对重叠： 计算两个box交集的区域， 计算并集区域。剩余的m个对象对被认为是具有意义关系E的候选对象。利用E，我们得到了一个图 ，它比原来的全连通图稀疏得多。随着图的边的提出，我们还通过从每个对象对的联合框中提取特征，得到所有m个关系的可视化表示 。 为了整合由图结构提供的上下文信息，我们提出了一个注意图卷积网络(aGCN)。在描述我们提出的aGCN之前，让我们简要回顾一下“普通的”GCN，其中每个节点 都有一个表示 如在[13]中提出的那样。简单,目标节点图中,相邻节点的表示 首先通过学习改变线性变换矩阵 .然后,这些转换表示与预先确定的权值α聚集,紧随其后的是一个非线性函数σ(ReLU [25])。这种分层传播可以写成: 或者我们可以把节点整合进一个矩阵中，就可以得到：与i不相邻的节点设定为0，并且设定αii为1。在传统的GCN中,图中的连接是已知并且系数向量αi是基于对称规范化邻接矩阵的特性预设的。 在这篇论文中，我们将传统的GCN拓展了attention版本，通过调节α。为了能够从节点features预测attention，我们通过一个拼接的节点feature学习了一个两层的MLP，并且对得到的分数进行一次softmax。对于节点i的attention是：and 是习得参数，[·, ·] 是拼接操作。通过定义，我们设定 and 。由于注意力机制是节点特征的函数，每次迭代都会导致注意力的改变，从而影响后续的迭代。 回想一下，在前面的小节中，我们有一组N个对象区域和m个关系。在此基础上，我们构造了一个图G，其中节点对应于对象和关系建议。我们在关系节点及其关联对象之间插入边。我们还在所有对象节点之间直接添加了跳转连接边。这些连接允许信息直接在对象节点之间流动。最近的研究表明，对目标相关性进行推理可以提高检测的性能。我们将aGCN应用于此图，基于全局上下文更新对象和关系表示。 注意到我们的图捕获到不同类型到连接（ ↔ relationship, relationship ↔ subject and object ↔ object）。此外，每个连接之间的信息流可能是不对称的(the 信息量 of subject on relationship might be quite different from relationship to subject)。我们学习了每种类型和顺序的不同转换——将节点类型a到节点类型b的线性转换表示为 ，其中s=subject、o=objects和r=relationships。Object node的representation的更新公式如下（object features为 , relationship features为 ）：with and similarly for relationship nodes as: 一个开放的选择是如何初始化object and relationship node represenstions ，它可能被设置为任何intermediate feature representations，甚至是对应类标签的pre-softmax输出。在实践中，我们同时运行可视化的和语义化的aGCN计算——一个具有可视化的特性，另一个使用pre-softmax输出。通过这种方式，我们既可以推断出较低层的视觉细节，也可以推断出较高级别的语义共现(即汽车轮子)。进一步地，我们把语义aGCN的注意力放在视觉aGCN上——基于视觉线索有效地调节语义信息流。这也加强了两个图中表示的真实对象和关系以相同的方式与其他对象交互。 Loss Function 在Graph R-CNN，我们把场景图生成过程分解成三个子过程： 。在训练阶段，这些子过程都是使用监督训练。对于 ，我们用RPN相同的损失（binary cross entropy loss on proposals，regression loss for anchors）。对于 ，我们使用另一个binary cross entropy loss on the relation proposals。对于最后的场景图生成 ，两个muti-class cross entropy losses是被用于object classification and predicate classification。 场景图生成是一个结构化的图上预测问题，如何正确、有效地对预测进行评价是当前场景图生成研究中尚未解决的问题。我们注意到图论[5]对基于最小图编辑距离的图相似度进行了深入的研究;然而，计算准确的解决方案是np完全和ap近似的APX-hard[20]。 以前的工作通过在[40]中引入一个简单的基于三元组回归的度量来评估场景图的生成，从而绕过了这些问题。根据这个指标,我们将称之为SGGen, the ground truth of 场景图表示为一组
计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。下面是我整理了计算机视觉技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!
计算机视觉技术的应用研究
摘 要 文章在介绍计算机视觉技术相关内容的基础上，对该技术在工业、农业、林业和农产品检测这四个领域的具体应用进行简要分析。
关键词 计算机;视觉技术;应用研究
中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2013)16-0114-01
计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。
1 计算机视觉技术
计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作用的核心所在。计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前提下完成对被测者的检测;其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的超声波、微波和红外线等的检测;最后，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长时间观察。
2 计算机视觉技术在各领域的应用分析
随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广，下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。
在工业领域中的应用
工业生产对产品的质量要求极高，计算机视觉技术在工业上的应用主要集中在以下3方面：1)产品形状和尺寸的检测上。对制造业而言，产品的形状和尺寸是否合格直接影响到产品在实际应用过程中作用的发挥。计算机视觉技术的应用能对产品进行二维和三维等几何特征的检测，如产品的圆度、位置及形状等。2)产品零部件缺失情况的检测。在生产线运行过程中，计算机视觉技术能准确检测出产品在生产过程中是否存在铆钉、螺丝钉等零部件的缺失以及产品内部是否在生产过程中掺进杂质等。3)产品表面质量的检测。为了从各个方面保证产品的合格性，对其进行表面质量的检测也是一个极其重要的环节。计算机视觉技术实现了对产品表面的纹理、粗糙度、划痕、裂纹等各方面的有效检测。
在农业生产领域中的应用
该技术在农业领域的应用主要集中在以下两方面：1)对病虫害的预测预报。预测预报作用发挥的关键环节是建立起计算机视觉技术对所有昆虫的识别体系。对昆虫图像识别系统进行数字化建模所使用的方法主要以下2种，一种是运用数学形态学的方法对害虫的边缘进行检测，进而提取害虫的特征;第二种是从昆虫的二值化图像中提取出昆虫的周长、面积和复杂度等基本信息，并对这些信息建立害虫的模板库以实现对昆虫的模糊决策分析。2)对农作物生长的监测。常用的方法就是运用计算机视觉技术下的非接触式监测系统对农作物生长环境下的光照、温度、湿度、风速、营养液浓度等相关因素进行连续地监测，进而判断出农作物长势。
在林业生产中的应用
该技术在林业生产中的应用主要集中在农药喷洒和林木球果采集这两方面。就林业的农药喷洒而言，常规的农药喷洒方式易造成农药的大量流失，不仅达不到防止林业有害生物的目的，还浪费了大量的人力、物力和财力。计算机视觉技术的应用能通过对施药目标图像进行实时分析，得出具体的施药量和准确的施药位置，该技术指导下的施药工作极大发挥了农药的效果。就林木球果采集而言，该采集工作的操作难度一直都很大，我国当前使用的方法主要是人工使用专业工具下的采集以及机械设备运用下的高空作业车采集和摇振采种机采集，这两种方式都存在一定的安全性和效率问题。计算机视觉技术的应用能通过对需要进行采集的林木球果进行图像采集来得出球果所处的具体位置，再结合专业机械手的使用完成球果采集。该技术不仅节省了大量劳动力，还极大提高了采摘效率。
在农产品检测中的应用
农产品在生产过程中受自然环境的影响比较大，所以农产品不仅会产生质量上的差异，还会造成颜色、大小、形状等外观上的极大不同。由于农产品在出售时大多要进行产品等级的划分，所以将计算机视觉技术运用到对其颜色和外形尺寸的检测上，有效达到了对农产品进行检测的目的。通过对外观大小尺寸的检测，不仅提高了对农产品进行分门别类地等级划分的效率，还在很大程度上减少了对产品的损坏;通过对西瓜等农产品进行颜色上的检测，能准确判断其是否成熟，有效避免了人工操作下的失误。
在电力系统自动化中的应用
计算机视觉技术在电力系统自动化应用的表现当前主要表现在以下2个方面：1)在人机界面中的应用。人机界面在运行过程中更加强调人的主体地位，实现了用户对各种效应通道和感觉通道的运用。具体来讲，计算机视觉技术在用户向计算机的输入方面，效应通道实现了手动为主向手、足、口、身体等的转变;在计算机向用户的输出方面，感觉通道实现了视觉为主向触觉、嗅觉、听觉等的转变。2)在电厂煤粉锅炉火焰检测中的应用。对煤粉锅炉火焰的检测既能有效判断锅炉的运行状况，又能在很大程度上实现电厂的安全性运营。由于煤的负荷变化和种类变化会在使着火位置发生移动，所以为了保证炉膛火焰检测的准确性，必须弥补之前单纯应用火焰检测器只能判断有无火焰开关量信号的弊端。计算机视觉技术的应用，就在弥补火焰检测器应用弊端的基础上，实现了对火焰形状的进一步检测。
在图书馆工作中的应用
随着当前数字图书馆和自动化管理系统的建立，计算机技术在图书馆方面的应用越来越广泛。当前计算机视觉技术在图书馆方面的应用主要集中在古籍修补和书刊剔旧这两方面。就古籍修补而言，古籍图书等在收藏的过程中，受温度、湿度、光照等的影响，极易导致纸张变黄、变脆以及虫洞等现象的出现。在进行修补时，依靠计算机视觉技术开展具体的修补工作，能在很大程度上提高修补工作的效率。就书刊剔旧而言，由于图书馆藏书众多，对那些使用率低且较为陈旧的文献资料进行及时地剔除，能实现图书资源的及时更新。计算机视觉技术在该方面的应用，极大地保证了工作的准确性和效率性。
3 结束语
通过以上对计算机视觉技术在工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面的研究可以看出，随着计算机技术的进一步发展以及计算机与各专业学科的不断渗透，该技术的发展前景和应用领域都将更加广阔。
参考文献
[1]郑加强.基于计算机视觉的雾滴尺寸检测技术[J].南京林业大学学报，2009(09).
[2]沈明彼.计算机视觉技术在社会各领域应用的发展与展望[J].农业机械学报，2012(03).
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原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
论文地址： 前置文章：10/16、10/17、10/18
本文提出了Point Fractal Network(PF-Net),旨在从不完整的点云数据中恢复点云，克服了之前方法修改现有数据点、引入噪声和产生几何损失的缺点。
由前置文章可知，之前的点云修复方法是输入不完整的点云，输出完整的点云，但这样会导致原有信息的缺失。这篇文章提出PF-Net，主要特点有三个：
网络的整体结构如下：
网络详细推理步骤如下：
损失函数使用完整性损失和对抗损失的加权平均，完整性损失使用L-GAN中提出的CD距离：
对抗损失使用GAN中常见的损失函数
感觉这篇文章对多尺度的运用非常极致，在编码器、解码器和CMLP中都应用了这种思想，最后的效果也非常不错，很值得借鉴。
论文地址：
PointNet提出一种基础的网络结构，可以用于点云分类、部分分割和语义分割等多种任务。在这篇文章之前，点云数据的处理方式是将点云数据转换为多个二维的视图或三维的体素形式，然后应用2D/3D CNN进行处理，但这样引入了多余的体积，效率不高。本文是第一个直接使用点云数据的神经网络。（其实可以这样类比，在二维图像处理中，假设图像是二值化的，传统方法是将这个图像直接丢到CNN里面，但如果背景特别多会比较浪费资源。直接使用点云数据相当于直接将前景像素的坐标输入到神经网络里面，对稀疏数据会有比较好的性能，但因为以下三个问题导致直接使用坐标信息比较困难） 由于点云的排列是无序的（可以想象，点云中任意一点排在前面对点云的表达都是相同的）、点云之间是有相互作用的（相邻的点云才能构成形状）、点云在某些变换下具有不变性（比如旋转不会改变点云的类别）这些特性，要求神经网络既能处理无序的数据，又能捕捉全局的结构特征，同时对刚性变换不敏感。基于这些条件，作者提出了如下的网络结构：
可以简要分析一下网络的工作流程，以点云分类问题为例：
感觉网络的结构虽然简单，但是却很好地满足了点云数据自身特性对神经网络的要求。而且我觉得在图像处理中，也有时候必须用到坐标信息或者一些标量特征，这篇文章的方法对于怎样将这些特征融合进CNN里面也有一定的启发意义。
论文地址：
这篇文章的主要工作是：
首先来看衡量两个点云相似程度的指标部分，作者首先给出了两个距离，EMD和CD：
在计算上，CD更为简便，而且EMD是不可导的。
基于这两种距离，作者引入了三种衡量两个点云相似程度的指标：JSD、Coverage和MMD：
定义了指标后，就可以实现自动编码器和生成模型了。作者提到了四种结构，分别是：
作者同时验证了AE的一些其他功能，比如如果给AE的编码器输入不完整的点云数据，即可训练得到点云复原的模型。使用SVM对低维表示进行分类，即可进行点云分类的任务，证明AE在点云数据形式中的潜在应用较为广泛。
论文地址：
PointNet++针对PointNet提取局部信息能力不强的弊端，提出了一种层次神经网络，可以更好地提取局部信息。其中心思想是将整个点云分割成若干个小部分来提取信息，然后将每个小部分整合成较大的部分，提取更高层次的信息。类似于CNN中卷积和下采样的思想。首先来看网络结构图：
网络大概可以分为两个部分，左边是层次的点云特征提取网络，右边是针对不同任务的解码网络。 特征提取分为若干个set abstraction模块，每个模块又分为采样层、分组层和特征提取层。
得到了较高层次的特征后，对不同的任务需要不同的解码网络。对分类网络来说比较简单，使用全连接即可。对分割网络来说，由于对每个点都需要输出数值，则需要类似上采样的操作。具体的实现作者使用了插值的方法，将较少的点插值到较多的点上去。首先找到插值的目标坐标，然后寻找K个距离最近的已知点，以距离的倒数作为权重，将K个点的特征做加权平均，作为这个点的特征。然后使用之前特征提取中得到的该点的特征与当前特征做一个拼接，即可得到最终特征（类似U-Net的skip connection）。公式如下：
感觉这篇文章和PF-Net的思想差不多，都是希望提取多尺度的特征。但是思路不一样，都值得借鉴。
Inception系列的v1,v2读完了，该v3了，当年在渣浪做的视频推荐，提取视频特征的网络用的就是Inception v3。不过作者的标题没用v3，而是开始『Rethinking』了。
2777次。和v1，v2完全不在一个量级上。
2015年12月刊发于arXiv。比后来横空出世的ResNet也就早了几天。一作回归到了v1的作者Christian Szegedy，v2的作者Sergey Ioffe这次是三作，看来两人好基友，每次都是组团出现
1 提出一些设计网络架构的通用准则
2 各种分解卷积的骚套路
本文探索了各种扩大网络的方式，目标是通过合适的卷积分解和有效的正则化来尽可能有效地利用所增加的计算。
相比VGG和AlexNet，Inception的计算量和参数量都大大降低，因此可以用于大数据和移动设备。不过，如果架构只是简单的缩放，大部分计算带来的收益可能会立即丢失。
本文将介绍一些通用的准则和优化理念用来更有效的扩大卷积网络。
作者反复强调以上只是部分经验，实际使用时需根据具体情况抉择。。
GoogLeNet最初的收益大多数来自广泛使用的降维。这可以被视为以一种更有效的计算来分解卷积的特例。
因为Inception网络是全卷积的，每个权重对应于每次激活的一次乘法，因此任何计算代价的减少也会引起总参数量的减少。这意味着可以通过合适的分解，得到更可分的参数并因此加速训练。
较大的filter（例如，5×5或7×7）在计算方面往往不成比例地昂贵。
用两个3x3卷积代替一个5x5卷积
做了控制实验证明这种策略有效。
很自然的想到能不能把3x3继续缩小为2x2，作为比较，将3x3分解为2个2x2只能节约11%的计算，不过用3x1和1x3能节约33%。
理论上，还可以更进一步，将nxn都用1xn和nx1来代替。实践发现这种分解在早期的层效果并不好，但在中间的层效果非常好（对于m x m的特征图，m在12到20之间）
Inception-v1中使用的辅助分类器最初动机就是为了克服深层网络中的梯度消失问题，将有用的梯度使浅层立即可以使用。不过，经实验发现，在训练早期这样并不能改进收敛，只是在训练后期，比没有辅助分类器的网络稍微好一点。这说明在Inception-v1中的假设是错误的（自己打自己脸，佩服，有勇气承认，没有混过去）
传统上，卷积网络通过池化操作来减小feature map的大小。为了避免表示性的bottleneck，在执行平均或最大池化前都会扩展filter的维度。
图9的左图虽然减小了网格尺寸，不过违反了通用原则1，过早的引入了bottleneck，右图倒是没违反，不过带来了3倍的计算量。
图10给出了解决办法，即引入两个并行的stride都为2的block：P和C，之后再联结起来。这样不仅代价更低而且避免了表示性的bottleneck。
（虽然这里是官方定义的v2，不过大家貌似都将BN-Inception认为是v2？）
把起初的7x7卷积分解为3个3x3卷积，用了不同结构的Inception块（图5，6，7），总共42层，计算代价只比v1高倍。
提出了一种机制，通过估计训练期间标签丢失的边缘化效应来给分类层加正则。
分析了交叉熵损失过于自信导致过拟合的原因。提出一种机制鼓励模型减少这种自信。
对于标签为y的样本，将标签分布 替换为 在实验中，使用均匀分布 ，这样式子变为 称这种对真实标签分布的改变为标签平滑正则（label-smoothing regularization LSR）
另一种对LSR的解释是从交叉熵的角度出发 第二项损失惩罚了预测的标签分布p与先验u的偏差。这种偏差也可以通过KL散度等效地捕获，因为 ，而 是固定的。
在ILSVRC2012中，设置 ， ， 。带来了的提升。
用tensorflow训练了50个模型（这是Inception系列论文中第一次用tf），batch_size=32，epochs=100。起初的实验用带动量的SGD，decay=。但是最佳的模型是RMSProp，decay=， 。学习率用，每2个epoch衰减（指数衰减率为）。
另外，发现用RNN中的梯度裁剪（设置阈值为）可以使训练稳定。
常识 是，采用更高分辨率感受野的模型往往会显著提高识别性能。如果我们只是改变输入的分辨率而不进一步调整模型，那么最后就是使用低计算量的模型来解决更困难的任务。
问题转化为：如果计算量是恒定的，更高的分辨率能有多少帮助？
尽管低分辨率的网络需要训练更久，但是最终的效果差不太多。然而，只是根据输入分辨率简单的减小网络的尺寸结果往往会很糟糕。
（这部分的结论是更高分辨率的输入用更复杂的模型？）
本文将使用了所有提升的Inception-v2综合体称为Inception-v3。
我屮，表4有bug，Top-5和Top-1的标题反了
提供了几条设计准则，基于此来扩大卷积网络。
感觉Inception结构太复杂了，充满了魔数，看起来没有ResNet那种统一的简洁美。另外，感觉这篇讲的有点散，有种拼凑感。。要不是Label smoothing提升的不是特别多，应该都能专门拿出来写一篇。最受用的是几点设计准则，应该会有助于理解后来出现的网络的设计理念。
栈爆上一个用pandas实现label smoothing的示例
pytorch的官方实现只有v3，没有其他的
花书的节（向输出目标注入噪声）解释了label smoothing背后的原理。
P<时,对比组之间的差异具有显著性意义;P<时,对比组之间的差异具有非常显著性意义.这是中华医学会的规范化。
*表示的检验的显著性程度。通常，一个星号表示在水平上显著，两个星号表示在水平上显著，又称作极显著。是否显著，是通过P值来确定的。
论文中显著性水平标注方法：（1） 先将平均数由大到小排列（从上到下排列），在最大平均数后标记字母 a 。（2）用该平均数依次与各平均数相比（向下过程），凡差异不显著都标记同一字母 a，直到遇到与其差异显著的平均数，其后标记字母 b，向下比较停止；（3）再以标有字母b的该平均数为标准，依次与上方比它大的各个平均数比较（向上过程），凡差异不显著一律再加标b，直至显著为止（开始“掉头”向下）；（4）再以标记有字母 b 的最大平均数为标准（向下过程），依次与下面各未标记字母的平均数相比，凡差异不显著，继续标记字母 b，直至遇到某一个与其差异显著的平均数标记 c；（5） 如此循环下去，直到最小的平均数被标记、且比较完毕为止。“招式”的标注方法：数据为不同病原真菌菌株侵染植物叶片后的病斑直径，SPSS数据、分析结果已经上传到论坛，大家可下载下来练一练。用SPSS做完多重比较需得到3个表格，分别是“描述性”，“方差同质性检验”，“多重比较”。从Levene方差齐性检验的结果（p=>）表明，适于用LSD法（Least Significant Difference，最小显著性差异法）进行多重比较。接下来将“描述性”表格，复制粘贴到Excel中，稍作整理后以平均值做倒序排序。差异显著性的知识延展定义：差异显著性即是显著性差异(significant difference)，是一个统计学名词。它是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到水平或水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。原理：当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显著性差异。
一、P> 表示无显著性差异； 二、P值计算方法： 三、扩展资料：关于P值（资料来源：网页链接） 视觉关系识别/检测 任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如 视觉关系识别是图像理解的基础，可以 应用 在 挑战： 这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表： 第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。 Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。 思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。 **Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示 ）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示： 所以为了让 能够接近 ，即相似，loss函数为 在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。 除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。 更多相关的可参考原论文。 思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的） 这篇论文跟上一篇论文类似，都是将 思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。 这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图： 这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。 这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。 这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是： （1） 张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵 的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。 最后BP训练SG网络，θ设为. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。 思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。 不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。 这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用： 这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。 论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。 这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。 Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。 具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。 可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。 这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。 思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（ 一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。 至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。 视觉定位，视觉检测，视觉测量都属于机器视觉的领域。首先来说共同点，同样使用视觉算法，因此在图像预处理，图像形态学，Blob分析，边缘提取等方面的算法以及思路是一样的。大部分的视觉算法库提供的视觉算法函数都是可以被调用的。不同点，视觉定位类项目侧重于精度，更多的需要配合自动化设备，比如说机器人，轴组等，在图像处理后通过手眼标定算法将像素坐标系转化成其他的坐标，有时配合激光传感器等实现坐标系的统一。在应用场景方面，有2维定位抓取，3维无序抓取等。在移动机器人领域，视觉定位类项目又分为视觉SLAM等。综上，视觉定位项目侧重于多重技术的结合。视觉检测技术侧重于稳定性，算法方面，结合深度学习，预处理算法，图像增强等实现对物体表面的缺陷检测，字符识别等，在计算机视觉领域，有OCR字符检测，人脸识别，自动驾驶等等。综上，视觉检测技术更侧重于视觉算法本身的深挖。 能。1、孔径检测、孔间距检测、轮廓测量，检测精度最高，采用CCD视觉非接触式检测技术，每秒可以测量20次。2、所以研究生论文视觉测量能达到精度能达到。 觉察到的内容肯定好 我肯定好的能，我能完成任务 1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。 视觉关系识别/检测 任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如 视觉关系识别是图像理解的基础，可以 应用 在 挑战： 这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表： 第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。 Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。 思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。 **Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示 ）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示： 所以为了让 能够接近 ，即相似，loss函数为 在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。 除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。 更多相关的可参考原论文。 思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的） 这篇论文跟上一篇论文类似，都是将 思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。 这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图： 这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。 这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。 这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是： （1） 张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵 的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。 最后BP训练SG网络，θ设为. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。 思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。 不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。 这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用： 这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。 论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。 这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。 Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。 具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。 可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。 这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。 思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（ 一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。 至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。视觉检测与视觉测量论文
工业视觉检测论文