adaptive aggregation | BriefGPT

关键词adaptive aggregation

搜索结果 - 10

动态基于核的自适应空间聚合方法用于学习图像压缩
在本研究中，我们扩展了空间聚合能力并提出了一种动态内核的变换编码方法，使用自适应聚合产生内核偏移来捕获有效信息，同时引入了广义粗到细的熵模型和不对称的空间通道熵模型，实验结果表明我们的方法在三个基准测试中达到了优于最先进的基于学习的方法的速
PDFa year ago
关于政策复用中短视行为的价值
本文介绍了一种名为 SMEC 的框架，利用混合值函数架构评估先前策略的行为，自适应地聚合先前策略的可共享的短期行为和任务策略的长期行为，以实现协调决策，实验证明它优于现有方法，有效地利用了相关的先前策略。
PDFa year ago
医学图像分类中标签集不匹配的规模联合学习
本研究提出了一种名为 FedLSM 的框架，用于在医学图像领域中解决标签集不匹配的问题，并在两个公共实际医学图像数据集上评估 FedLSM，证明其在分类精度上优于其他现有的 FL 算法。
PDFa year ago
ECCV自适应聚合的模拟嵌入：学习可推广的人员再识别
本研究提出了一种称为通过自适应集成的 Mimic Embedding (META) 的新方法，该方法利用多个领域特定的网络和实例归一化技术来处理动态 ReID 中的 DG ReID 问题，并成功超越了现有该领域的先进技术。
PDF3 years ago
CVPR突发图像修复与增强
该研究提出了一种新颖的 Burst Image Restoration 方法，使用伪爆发特征相互交换信息，通过快速匹配、多尺度的上下文信息和自适应聚合，还原高质量图像。与现有方法相比，该方法表现出最先进的性能，可用于爆发超分辨率、爆发低光图
PDF3 years ago
ICML通过全局正则化个性化实现解决联邦学习中客户端不平衡问题
本文提出了一种名为 Global-Regularized Personalization （GRP-FED）的方法，利用全局和本地模型各自的优势来有效处理分散客户端的长尾数据不均衡问题，实验结果表明，GRP-FED 在 MIT-BIH 和
PDF3 years ago
AA-RMVSNet：自适应聚合循环多视图立体网络
本文介绍了一种利用长短时记忆的新型递归多视角立体视觉网络，该网络基于自适应聚合，并提出了协同作用的自适应聚合模块，有效改善了局部细节和大低纹理表面的性能，并且在各种数据集上取得了出色的表现。
PDF3 years ago
ICMLZoo-Tuning：来自模型动物园的自适应迁移学习
Zoo-Tuning 是一种自适应迁移学习的方法，将预训练模型的参数自适应地聚合到目标模型中以提高知识转移，减少计算和存储成本，并在多种任务中进行了评估。
PDF3 years ago
AAAI面向半监督分类的类关注扩散网络
本文提出了自适应汇聚与类注意扩散的新类型聚合方案 AdaCAD，该方案强化了对于数据中内部类别节点的关注，利用分类器设计的类注意转移矩阵考虑了节点特征及图结构，使得节点依据本地类群环境有不同的反射比率，建立了 Class-Attentive
PDF4 years ago
AdarGCN: 自适应聚合 GCN 用于少样本学习
提出了一种称为少样本少样本学习（Few-Shot Few-Shot Learning，FSFSL）的新型低数据训练设置，应用图卷积网络（GCN）和适应性聚合机制来解决原始和网络图像的有噪声和不相关图片的问题，以用于小样本学习任务。
PDF4 years ago