基于高斯层级损失的开放场景物体检测

计算机视觉中的物体检测包括2个目标——对物体的定位和识别。由于现有大多数的物体检测方法都是类别依赖的,因此无法应对开放场景中新类别的检测。注意到检测中定位和识别2个目标从已知类向未知类迁移的难度不同,定位具有更好的普适性,同时受人类在认知未知物体过程中层次关系的启发,提出一种高斯层级损失模型,在物体检测中采用物体类别层次化建模,在学习层级结构中每个类别多维高斯分布的同时,使用KL散度描述类别之间的层级关系,增强已知类到未知类的迁移性,从而提升物体检测方法在开放场景下对未知类的识别能力。实验表明,所提出的方法可以在不损失已知类性能的前提下,提升对未知类的检测能力。     

人工智能中的推理:进展与挑战

推理是人工智能中的核心问题,本文分析了基于知识图谱推理、记忆驱动的推理、多智能体推理、因果推理和跨媒体综合推理等方面研究内容,探讨不同推理手段今后值得重视的研究方向。