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深度学习笔记一：让机器“解疑释惑”：视觉世界中的结构化理解
深度学习笔记：让机器“解疑释惑”：视觉世界中的结构化理解|VALSE2018之八
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主题：结构化分析中隐含信息传递，对于画面内容理解的重要性。（从物体间的相关性除法，利用结构化信息建模）
目标检测-关系检测（牙刷-使用（姿态））
对于姿态形变问题,引入处理形变和学习形变的模型（人腿被椅子遮挡，则通过推理出遮挡的部位，并不利用该遮挡部位学习人腿的视觉形状）
拓展：将形变的学习拓展到普适的物体检测中
GBD-Net:利用上下文信息，帮助我们识别感兴趣的物体是什么。将上下文信息较少的特征传递给上下文信息较多的特征，也可以反向传递。对特征之间的信息利用条件随机场进行建模，也对加入门限控制的特征信息传递利用条件随机场进行建模。
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