论文梳理的复盘

我会带着你远行 2023-07-02 14:28 16阅读 0赞

本文是对自己梳理的论文博客，再重新阅读一遍的总结  
原文：[论文梳理][Link 1]  
博客网站：CSDN

> 「*斜体*」 此符号表示自己对内容有感的批注，当前自己的认知

自己的想法：方向：

1.  多模态：自动标注，语料库，融合，描述（NLP）  
    SVM改进，图片处理，语义鸿沟
2.  自动标注：
3.  迁移学习：*我认为「迁移学习是过程不是目的，如 做事A用方法ā，现做事B也用方法a」，不构成方向，「迁移学习和主成分分析PCA，同等级，是处理事情的方法」*
4.  题目：\[基于深度学习的图像自动标注方法综述\]，的
    
    > 多模态：  
    > 多区域：不同物体区域描述  
    > 编码-解码：  
    > 强化学习：最大似然，反向传播  
    > 生成式对抗：GAN，无监督，生成器+判别器 ，无标签
5.  多标签分类：
6.  知识图谱（no）
7.  人脸识别：图像标注，把人脸部分标注成人脸
8.  表情识别

图像科研方向进阶：  
9. 图像可靠性：图像融合，图像拼接

> 图像可靠性：你的图像会失真，或者不清晰。你要做的，就是保证图像的清晰度，恢复失真图像，保证图质

1.  图像理解：图像检索

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题目：[多模态深度学习综述][Link 2]  
关键词（多模态; 深度学习; 神经网络; 模态表示; 模态传译; 模态融合; 模态对齐;）

多模态深度学习：四类：模态表示、模态传译(模态间)、模态融合（多模态 预测 ）、模态对齐（元素间关系）

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题目：[基于深度学习的图像自动标注方法综述][Link 3]  
关键词（图像自动标注; 多模态空间; 多区域; 编码-解码; 强化学习; 生成式对抗网络;）

图像自动标注：计算机视觉 + NLP。（底层视觉+高层语义）  
五个分类：多模态空间、多区域、编码-解码、强化学习、生成式对抗网络

传统：检索（跟已有的最佳匹配）；模版（词槽）  
现代：深度学习（自动，非线形，底层转高层；强化学习，生成式对抗，多模态，多区域，编码-解码）

> 多模态：  
> 多区域：不同物体区域描述  
> 编码-解码：  
> 强化学习：最大似然，反向传播  
> 生成式对抗：GAN，无监督，生成器+判别器 ，无标签

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题目：[基于深度学习的多模态融合网民情感识别研究][Link 4]

关键词（网民情感; 多模态融合; 情感识别; 双向长短期记忆模型; 微调卷积神经网络; 网络舆情; 舆情监测）

多模态，词向量，特征融合，SVM  
图片情感识别：新领域，底层视觉（视觉特征、颜色），中层语义（底层语义鸿沟），深层次（深度学习）

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题目：[多模态人体动作表示识别及其正骨康复训练应用综述][Link 5]

关键词（动作捕捉; 动作特征提取; 深度学习; 动作识别; 正骨康复训练;）

动作捕捉：基于视频，深度相机，惯性传感器  
(难：感知准确度)  
动作分类（深度学习）：特征自动提取，多模态特征融合  
手工：特征 提取，分类  
自动：深度学习

[Link 1]: https://blog.csdn.net/lee__7/article/details/104094048
[Link 2]: http://kns8.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CAPJ&dbname=CAPJLAST&filename=JSYJ20190425002&v=MDcyOTg3U1pMRzRIOWpNcTQxQVpPc05ZdzlNem1SbjZqNTdUM2ZscVdNMENMTDdSN3FkWitadUZDRGxWN3pLSTFvPUx6
[Link 3]: http://kns8.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDAUTO&filename=SDGY201906004&v=MTg0NjdmWnVSbkZ5cmhWci9CTmluTWQ3RzRIOWpNcVk5RllJUjhlWDFMdXhZUzdEaDFUM3FUcldNMUZyQ1VSN3E=
[Link 4]: https://kns.cnki.net/KCMS/detail/42.1812.g2.20200116.1412.006.html
[Link 5]: https://kns.cnki.net/KCMS/detail/51.1258.R.20200122.1131.026.html