简介: 计算机视觉研究大多都集中在不重叠的目标对象上,然而,目标对象却不足以描述丰富的视觉知识,于是,研究者就通过语言特征来获取更多的信息。通过图片与文字叙述相结合的多模态信息融合来获取一个场景图谱。

场景要旨的吸引人的想法的困难在于,关于“要旨”的内容尚无共识。 场景中某些对象应至少是要点的一部分。必须将对象之间的某些关系编码为要点。 即使将所有物体都相同,所要表达的含义却不同。

图表示学习无处不在:

对具有独立对象和关系的特征进行学习,将获得一个场景图谱:

成为VIP会员查看完整内容
51

相关内容

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
最新《生成式对抗网络》简介,25页ppt
专知会员服务
167+阅读 · 2020年6月28日
【斯坦福大学博士论文】自监督场景表示学习, 97页pdf
专知会员服务
92+阅读 · 2020年6月19日
【斯坦福CS520】向量空间中嵌入的知识图谱推理,48页ppt
专知会员服务
96+阅读 · 2020年6月11日
【CVPR2020-Facebook AI】前置不变表示的自监督学习
专知会员服务
46+阅读 · 2020年4月19日
GANs最新综述论文: 生成式对抗网络及其变种如何有用
专知会员服务
70+阅读 · 2019年10月19日
计算机视觉中深度迁移学习,165页PPT
专知
20+阅读 · 2019年8月18日
【CVPR2019教程】视频理解中的图表示学习
专知
43+阅读 · 2019年6月20日
图卷积网络介绍及进展【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
24+阅读 · 2019年1月3日
生成对抗网络在图像翻译上的应用【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
7+阅读 · 2018年11月28日
【学界】 李飞飞学生最新论文:利用场景图生成图像
GAN生成式对抗网络
15+阅读 · 2018年4月9日
为什么深度学习不能取代传统的计算机视觉技术?
人工智能头条
3+阅读 · 2018年3月14日
Arxiv
13+阅读 · 2020年4月12日
Arxiv
34+阅读 · 2020年1月2日
Arxiv
29+阅读 · 2019年3月13日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
计算机视觉中深度迁移学习,165页PPT
专知
20+阅读 · 2019年8月18日
【CVPR2019教程】视频理解中的图表示学习
专知
43+阅读 · 2019年6月20日
图卷积网络介绍及进展【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
24+阅读 · 2019年1月3日
生成对抗网络在图像翻译上的应用【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
7+阅读 · 2018年11月28日
【学界】 李飞飞学生最新论文:利用场景图生成图像
GAN生成式对抗网络
15+阅读 · 2018年4月9日
为什么深度学习不能取代传统的计算机视觉技术?
人工智能头条
3+阅读 · 2018年3月14日
微信扫码咨询专知VIP会员