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ICLR探索无监督表示学习的扩散时间步
利用去噪扩散概率模型 (DM) 进行无监督学习，以发现隐藏的模块属性，并通过学习特征对失去的属性进行补偿，从而提高属性分类和可信反事实生成的效果。
PDF6 months ago
FaceSkin：用于多属性分类的隐私保护面部皮肤贴片数据集
人脸皮肤图像可用于属性分类、如年龄、种族和性别；引入了一个名为 FaceSkin 的数据集，包含各种年龄和种族的人脸图像并评估了其在属性分类、人脸反欺骗和年龄估计等各种下游任务中的有效性。
PDFa year ago
CVPR视觉识别中的公正性：减轻偏见的有效策略
本文探讨计算机视觉领域中，当进行看似不相关的任务（如活动识别或图像描述）训练时，模型学习偏见的问题，以及避免学习此类偏见的方法，并在 CelebA 数据集的属性分类任务中使用领域无关的训练技术，有效地减轻了现实世界中的性别偏见。
PDF5 years ago
基于 R*CNN 的上下文动作识别
通过利用场景和时下流行的深度学习模型 RCNN 的多区域分类法，作者提出了一种新颖的基于动作的行为识别系统 R*CNN，它不仅可以在 PASAL VOC Action 数据集上实现 90.2% 平均精确率，超过了同领域其他方法，而且还能在
PDF9 years ago
从整体和部分中识别行动与属性
通过开发深度 Poselets 的部分检测器，我们设计了一种基于部分的方法，用于 Action 和属性分类的任务，并通过训练综合卷积神经网络，证明了添加身体部位对于两个任务都能带来最好的结果。
PDF10 years ago
基于姿势对齐的深度属性建模网络（PANDA）
本文提出了一种结合基于部分模型和深度学习的姿势归一化卷积神经网络方法，以有效地从人物图片中推断人的属性，包括性别、发型、衣着风格、表情和动作，并且在限制条件下，该方法比目前最佳的基于部分模型和全身边框的 CNN 训练方法表现更好。
PDF11 years ago