activation maps | BriefGPT - AI 论文速递

关键词activation maps

搜索结果 - 7

MM弱监督语义分割的问题 - 答案跨语言图像匹配
我们提出了一种基于问题回答跨语言图像匹配框架，利用视觉语言基础模型来最大化对图像的基于文本的理解，并引导激活图的生成，以解决现有激活地图方法在目标物体区域低激活和背景区域误激活的问题。
PDF6 months ago
改进乳腺摄影图像中的肿块检测：弱监督学习和类激活图方法的研究
近年来，弱监督模型在使用乳腺 X 光照片进行肿瘤检测方面发挥了作用，减少了对像素级注释的需求。然而，大部分文献中的现有模型依赖于类别激活图 (CAM) 作为激活方法，忽视了探索其他激活技术的潜在益处。本研究探索并比较了不同的激活图与弱监督训
PDFa year ago
大型模型是简明学习者：训练转换器中的激活稀疏性
通过实验证明机器学习模型的机制使得 transformer 架构的激活图稀疏化，进而提出一种可以显著降低计算量并提高效率的方式。
PDF2 years ago
弱监督物体定位的组合类激活图
该论文提出了一种名为 NL-CCAM 的弱监督目标定位方法，通过使用组合类别激活映射，将非局部模块集成到现有的基础网络中，在代表性的目标定位基准测试中取得了卓越的性能，同时证明了所提出方法的广泛适用性。
PDF5 years ago
WRPN：宽度减少精度网络
研究表明，使用 WRPN 减少激活地图的精度以及增加层中的滤波器地图数量，可以提高深度神经网络的执行效率和速度，并达到基于全精度网络的准确性。
PDF7 years ago
深度 CNN 学习摄影美学
提出了一种基于深度卷积神经网络的多任务自动照片美学评估方法，在预测总体美学评分的同时联合学习了八个美学属性，并通过梯度反向传播可视化方法，展示了学习到的模型所代表的属性的重要图像区域。
PDF7 years ago
弱监督学习中层特征在行人属性识别和定位中的应用
本文提出了一种基于 GoogLeNet 网络的弱监督属性定位框架来解决行人属性识别问题，其中使用最大池化的弱监督目标检测技术来训练属性特征图，并通过检测响应大小的回归来预测属性标签，通过对检测层激活图的融合加权聚类，可以推断出行人属性的位置
PDF8 years ago