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annotation ambiguity
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Ada-DF: 一种适应性标签分布融合网络用于面部表情识别
通过标签分布学习范例和双分支的自适应分布融合框架，以应对日常生活中面部表情识别（FER）任务中数据集中的注释模糊性，并通过辅助分支获得样本的标签分布，计算每种情绪的类别分布，然后根据注意权重自适应地融合这两个分布来训练目标分支，在 RAF-
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2 months ago
CVPR
多样化且个性化的多评测者医学图像分割
通过深度学习在医学图像分割中解决多评价人医学图像标注模糊边界、不同专家间观察者技能和偏好等固有数据不确定性带来的注释不确定性问题。提出了名为 D-Persona 的两阶段框架，通过训练概率性 U-Net 模型和设计多个基于注意力的投影头实现
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4 months ago
ACL
深度模型压缩也有助于模型捕捉歧义
本研究提出了一种基于深度模型压缩的新方法，解决了自然语言理解中标记不确定性的问题，并发现了在低层中更合理表示的关系，这有助于减小模型的规模并改善可用性。
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a year ago
CVPR
深入研究模糊性：面部表情识别中的潜在分布挖掘与成对不确定性估计
本文提出了一种名为 DMUE 的方法来解决面部表情识别中令人困惑的注释模糊性问题，它从潜在分布挖掘和成对不确定性估计两个角度入手，引入了一个辅助的多分支学习框架来更好地挖掘和描述标签空间中的潜在分布，并充分利用不同实例之间的语义特征对成对模
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3 years ago
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