自监督结构建模提升目标识别性能

"目标识别中的自监督结构建模方法及其性能增益" 在计算机视觉领域，目标识别是一项核心任务，它涉及到通过深度学习模型区分不同类别的物体。尽管近年来深度神经网络在该领域的进步显著，但在处理视觉上相似的物体时，仍然存在挑战。传统的物体识别方法主要关注学习区分性的视觉模式，但往往忽视了物体的整体结构，而结构信息对于准确识别至关重要。 本文提出了一种名为Look-into-Object (LIO) 的自监督结构建模方法，旨在增强表示学习，无需额外的手动注释，也不会增加推理速度的成本。LIO由两个关键模块组成：对象范围学习模块和空间上下文学习模块。 对象范围学习模块致力于定位同一类别中的实例，利用共享的视觉模式来识别对象。这一模块有助于模型理解物体的边界和形状，从而提高识别的准确性。通过比较同一类别内不同实例的特征，模型可以更好地理解物体的共同特性，减少混淆的可能性。 空间上下文学习模块则专注于建模物体的内部结构，通过预测范围内各部分的相对位置。这有助于模型捕捉物体的局部关系，增强对整体结构的理解。例如，对于车辆识别，知道车轮相对于车身的位置对正确识别车型至关重要。 LIO 方法可以轻松地集成到现有的骨干网络架构中，如ResNet-50，并在训练时进行学习，而在推理时不需要这些额外的计算步骤。实验结果显示，LIO 在多个基准测试中表现出显著的性能提升，包括通用对象识别任务的ImageNet和细粒度识别任务如CUB（Caltech-UCSD Birds-200-2011）、汽车和飞机数据集。此外，LIO 的学习范式还证明了其在其他任务上的泛化能力，如对象检测和分割（如MS COCO数据集）。 图1展示了LIO 方法在ResNet-50上的应用效果，对比了未使用LIO 和使用LIO 后的特征图可视化。通过引入整体结构建模，目标的特征更加突出，提高了识别的精确度。 LIO 提出的自监督结构建模策略为解决目标识别中的复杂问题提供了新的思路，它不仅增强了模型的识别性能，还降低了对大量标注数据的依赖，对于推动计算机视觉领域的发展具有重要意义。项目代码已开源，可从https://github.com/JDAI-CV/LIO 访问。