作者：  (1) Hungjun Kwon，延世大学；  (2) Jinhyun Jang，延世大学；  (3) Jin Kim，延世大学；  (4) Kwonyoung Kim，延世大学；  （5）延世大学和韩国科学技术研究院（KIST）的 Kwanghoon Sohn。 链接表 摘要和 1 引言 2.相关工作 3.双曲几何 4. 方法 4.1. 概述 4.2. 概率层次树 4.3. 视觉层次分解 4.4. 双曲空间中的学习层次 4.5. 视觉层次编码 5.实验和5.1.图像分类 5.2. 对象检测和实例分割 5.3. 语义分割 5.4. 可视化 6. 消融研究与讨论 7. 结论与参考文献 A. 网络架构 B. 理论基线 C. 附加结果 D. 额外的可视化 7. 结论 在本文中，我们提出了一种新颖的视觉层次映射器 (Hi-Mapper)，用于研究视觉场景的层次结构。我们通过重新定义具有概率分布的树状结构并学习双曲空间中的层次关系实现了这一目标。我们将层次解释纳入对比损失，并以数据高效的方式有效地识别了视觉层次。通过有效的层次分解和编码程序，已识别的层次已成功部署到全局视觉表示中，增强了对整个场景的结构化理解。Hi-Mapper 与现有 DNN 集成后，不断提高其性能，并证明了其对各种密集预测的有效性。 。本研究得到了 2022 年延世签名研究集群计划 (2022- 22-0002) 的支持。 致谢 参考 [1] Aleksandr Ermolov、Leyla Mirvakhabova、Valentin Khrulkov、Nicu Sebe 和 Ivan Oseledets。双曲视觉变换器：结合度量学习的改进。在 IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别会议论文集，第 7409–7419 页，2022 年。1、3  [2] Sungyeon Kim、Boseung Jeong 和 Suha Kwak。Hier：通过分层正则化实现超越类标签的度量学习。IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别会议论文集，第 19903-19912 页，2023 年。1、3  [3] Georgia Gkioxari、Ross Girshick、Piotr Dollar 和 Kaiming ´ He。检测和识别人与物体的交互。IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集，第 8359-8367 页，2018 年。1  [4] Jinhyun Jang、Jungin Park、Jin Kim、Hyeongjun Kwon 和 Kwanghoon Sohn。了解焦点所在：用于视频接地的 Eventaware 变换器。IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别会议论文集，第 13846-13856 页，2023 年。1  [5] 侯志、余宝生、乔宇、彭晓江、陶大成。人与物体交互检测的可供性迁移学习。IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议论文集，第 495-504 页，2021 年。1  [6] Hyeongjun Kwon、Taeyong Song、Somi Jeong、Jin Kim、Jinhyun Jang 和 Kwanghoon Sohn。用于密集预测的概率提示学习。IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别会议论文集，第 6768-6777 页，2023 年。1、3  [7] Jin Kim、Jiyoung Lee、Jungin Park、Dongbo Min 和 Kwanghoon Sohn。固定记忆：学习概括语义分割。IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别会议论文集，第 4350-4360 页，2022 年。1  [8] Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、Xiaohua Zhai、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly 等。一张图像相当于 16x16 个单词：用于大规模图像识别的 Transformer。 arXiv 预印本 arXiv:2010.11929, 2020.1  [9] Prajit Ramachandran、Niki Parmar、Ashish Vaswani、Irwan Bello、Anselm Levskaya 和 Jon Shlens。视觉模型中的独立自注意力。神经信息处理系统进展，32，2019 年。1  [10] Hengshuang Zhao、Jiaya Jia 和 Vladlen Koltun。探索用于图像识别的自注意力。IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别会议论文集，第 10076-10085 页，2020 年。7  [11] Jianyuan Guo、Kai Han、Han Wu、Yehui Tang、Xinghao Chen、Yunhe Wang 和 Chang Xu。Cmt：卷积神经网络与视觉变换器相遇。IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议论文集，第 12175-12185 页，2022 年。  [12] Haiping Wu、Bin Xiao、Noel Codella、Mengchen Liu、Xiyang Dai、Lu Yuan 和 Lei Zhang。Cvt：将卷积引入视觉变换器。IEEE/CVF 国际计算机视觉会议论文集，第 22-31 页，2021 年。1、6  [13] Xiaoyi Dong、Jianmin Bao、Dongdong Chen、Weiming Zhang、Nenghai Yu、Lu Yuan、Dong Chen 和 Baining Guo。Cswin transformer：具有十字形窗口的通用视觉变换器主干。IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别会议论文集，第 12124-12134 页，2022 年。1  [14] 王文海、谢恩泽、李翔、范登平、宋凯涛、梁丁、陆彤、罗平和邵玲。金字塔视觉变换器：一种无需卷积即可进行密集预测的多功能主干。IEEE/CVF 国际计算机视觉会议论文集，第 568-578 页，2021 年。  [15] Yanghao Li、Chao-Yuan Wu、Haoqi Fan、Karttikeya Mangalam、Bo Xiong、Jitendra Malik 和 Christoph Feichtenhofer。Mvitv2：改进的用于分类和检测的多尺度视觉变换器。IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别会议论文集，第 4804-4814 页，2022 年。1  [16] Chun-Fu Richard Chen、Quanfu Fan 和 Rameswar Panda。Crossvit：用于图像分类的交叉注意多尺度视觉变换器。IEEE/CVF 国际计算机视觉会议论文集，第 357-366 页，2021 年。1、2、6  [17] Pengzhen Ren、Changlin Li、Guangrun Wang、Yun Xiao、Qing Du、Xiaodan Liang 和 Xiaojun Chang。超越注视：动态窗口视觉变换器。IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议论文集，第 11987-11997 页，2022 年。1  [18] 唐世涛，张家辉，朱思宇，谭平。视觉变换器的四叉树注意力。 arXiv 预印本 arXiv:2201.02767, 2022. 2, 4  [19] Mingyu Ding、Yikang Shen、Lijie Fan、Zhenfang Chen、Zitian Chen、Ping Luo、Joshua B Tenenbaum 和 Chuang Gan。视觉依赖关系转换器：依赖关系树从反向注意力中浮现。IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议论文集，第 14528–14539 页，2023 年。2、6、7  [20] Tsung-Wei Ke、Sangwoo Mo 和 X Yu Stella。学习分层图像分割以进行识别和通过识别。第十二届国际学习表征会议，2023 年。2、4  [21] N. 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