CVPR 2020几篇论文内容点评:目标检测跟踪,人脸表情识别,姿态估计,实例分割等

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CVPR 2020中选论文放榜后,最新开源项目合集也来了。

本届CPVR共接收6656篇论文,中选1470篇,“中标率”只有22%,堪称十年来最难的一届

目标检测

论文题目:

Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection

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本文首先指出了基于锚点检测与无锚点检测的本质区别,在于如何定义正、负训练样本,从而导致两者之间的性能差距。

研究人员提出了一种自适应训练样本选择 (ATSS),根据对象的统计特征自动选择正样本和负样本。它显著地提高了基于锚点和无锚点探测器的性能,并弥补了两者之间的差距。

最后,还讨论了在图像上每个位置平铺多个锚点来检测目标的必要性。

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1912.02424

代码:

https://github.com/sfzhang15/ATSS

目标跟踪

论文题目:

MAST: A Memory-Augmented Self-supervised
Tracker

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这篇论文提出了一种密集的视频跟踪模型 (无任何注释),在现有的基准上大大超过了之前的自监督方法(+15%),并实现了与监督方法相当的性能。

首先通过深入的实验,重新评估用于自监督训练和重建损失的传统选择。其次,通过使用一个重要的内存组件来扩展架构,从而进一步改进现有的方法。而后,对大规模半监督视频对象分割进行了基准测试,提出了一种新的度量方法:可泛化 (generalizability)。

论文地址:

https://arxiv.org/abs/2002.07793

代码:

https://github.com/zlai0/MAST

实例分割

论文题目:

PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar
Representation

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本文提出了PolarMask方法,是一种single shot的实例分割框架。PolarMask基于FCOS,把实例分割统一到了FCN的框架下。

FCOS本质上是一种FCN的dense prediction的检测框架,可以在性能上不输anchor based的目标检测方法。

贡献在于,把更复杂的实例分割问题,转化成在网络设计和计算量复杂度上和物体检测一样复杂的任务,把对实例分割的建模变得简单和高效。

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1909.13226

代码:

https://github.com/xieenze/PolarMask

NAS

论文题目:

CARS: Continuous Evolution for Efficient Neural
Architecture Search

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在本文中,研究人员开发了一种高效的连续演化方法来搜索神经网络。

在最近的迭代中,在一个超网*享参数的种群中的架构,将在具有几个epoch的训练数据集上进行调优。下一个演化迭代中的搜索将直接继承超网和种群,加速了最优网络的生成。进一步采用非支配排序策略,仅保留Pareto前沿的结果,以精确更新超网。

经过0.4天的GPU连续搜索,可以生成多个模型大小和性能不同的神经网络。这些网络超过了基准ImageNet数据集上最先进方法产生的网络。

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1909.04977

代码(即将开源):

https://github.com/huawei-noah/CARS

人体姿态估计

2D人体姿态估计

论文题目:

The Devil is in the Details: Delving into Unbiased Data
Processing for Human Pose Estimation

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所有计算机视觉的任务都需要和数据处理打交道,但在关键点检测问题上,数据处理显得尤为重要。在关键点检测任务上,数据处理尚未被系统的学习,因此这篇文章关注了人体关键点检测问题的数据处理,认为它是算法的一个极其重要的组成部分。

在系统地分析这个问题的时候,发现现有的所有的state-of-the-art在这个环节上都会存在两个方面的问题:一个是在测试过程中,如果使用flip ensemble时,由翻转图像得到的结果和原图得到的结果并不对齐。另外一个是使用的编码解码(encoding-decoding)方法存在较大的统计误差。

这两个问题耦合在一起,产生的影响包括:估计的结果不准确、复现指标困难、有较大可能使得实验的结果结论不可靠。

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1911.07524

代码:

https://github.com/*nJie2017/UDP-Pose

人脸表情识别

论文题目:

Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression
Recognition

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本文提出了一种简单而有效的自修复网络(SCN),它能有效地抑制不确定性,防止深度网络对不确定的人脸图像进行过拟合。

具体来说,SCN从两个不同的方面抑制了不确定性:⑴在小批量上的自关注机制,通过排名规则化对每个训练样本进行加权;⑵重新贴标签机制,在排名最低的组中修改这些样本的标签。

论文地址:

https://arxiv.org/abs/2002.10392

代码(即将开源):

https://github.com/kaiwang960112/Self-Cure-Network

3D人体姿态估计

论文题目:

VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape
Estimation

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由于缺乏用于训练的ground-truth三维运动数据,现有的基于视频的最先进的方法无法生成准确和自然的运动序列。

为了解决这个问题,本文提出了身体姿态和形状估计的视频推理(VIBE),它利用了现有的大型动作捕捉数据集(AMASS)和未配对的、in-the-wild 2D关键点注释。

关键创新是一个对抗性学习框架,它利用AMASS来区分真实的人类动作和由时间姿态、形状回归网络产生的动作。

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1912.05656

代码:

https://github.com/mkocabas/VIBE

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