原论文作者采用的是Faster R-CNN算法进行检测,正常检测输出结果会是一个P矩阵(即图中的Existing model output),这里的列表示总共的目标数,行表示类别。 图中的这个矩阵意义是:第一个检测目标属于类别1的置信度为0.6,属于类别2的置信度为0.4;第二个检测目标属于类别1的置信度为0.2,属于类别2的置信度为0.8; 在这...
整个方法流程是通过目标检测方法例如YOLO等得到视觉embedding和标签分布,然后对于标签对,从常识知识图谱中(论文采用ConceptNet)分别针对标签实体的邻域和路径两部分信息编码得到knowledg embedding。接着,融合视觉embedding和knowledge embedding来预测视觉对象间的关系。 看了这几个研究发现好像现在知识图谱结合计算机视觉的讨论都...
计算机视觉的最终目标是能够完全理解图像,包括正确地检测物体,描述物体属性并识别物体之间的关系。更好地理解图像也可以为图像检索、问答系统和机器人交互等应用提供支持。 近年来,在图像分类和目标检测领域上的研究取得了很大的进展。计算机视觉算法大量使用机器学习,如分类、聚类、最近邻,以及循环神经网络等深度学习方法。
基于外部知识的对比评估法：使用与目标知识图谱有较高重合度的高质量外部知识源作为基准数据，对目标知识...
目标检测新技能!引入知识图谱:Reasoning-RCNN 目前大规模的检测问题,挑战主要在数据的分布,比如有的类别的数量很少,模糊,遮挡等问题,但是像现在的检测问题都是每个框单独进行检测,而忽略了target之间的语义依赖关系,对检测出来的物体之间进行推理。 如下图a中的右上角部分,有一个模糊的白色的物体,我们人的思维方式...
计算智能:目前机器的计算智能已经远远超过人类水平。 感知智能:感知智能也基本达到(或超过)了人类水平。语音和图像相关的智能被称为感知智能,感知智能只需要识别客体信号就行,比如目标检测只要检测到画面中有某个物体,做的其实就是信号匹配的工作。 认知智能:认知智能只有人类六岁儿童的水平。认知智能则需要会推理、规划...
Reasoning-RCNN Reasoning-RCNN: Unifying Adaptive Global Reasoning into Large-scale Object Detection (CVPR2019 Oral) Code and paper will be coming soon!
服务部门:门诊部、检测部。 案例2:DRGs疾病与医保关联审核 预期目标:依据短期急性患者B的临床诊断与症状等关联节点,进行DRGs分组,核实医保可报销的治疗费用范围。 核心原理:基于疾病库、患者的个人健康档案、CHS-DRG目录等知识库,将患者B的临床症状、手术复杂度等的相关内容与心脏移植手术的相关内容做关联,提示...
如下图所示。计算智能指对数据的基础逻辑计算和统计分析；感知智能指基于视觉、声学的信号，对目标进行...
包括在安全运营中的XDR技术、威胁情报中的组织团伙分析技术、网络空间测绘中的攻击面观测技术、攻击模拟中的智能决策技术等等,都可以通过一种或多种图谱推理分析能力的组合,实现面向场景化需求的知识抽取与知识演绎推理以达成目标。具体技术应用场景,将在第四节介绍。