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CVPRGlideNet：用于多类属性预测的全局、本地和内在基础密集嵌入网络
本文提出了一种新的深度神经网络结构 GlideNet，用于计算机视觉中的多类别属性预测，并在两个大规模数据集上获得了优于现有技术的结果。
PDF2 years ago
ICCV通过不确定性驱动的属性同步来实现场景合成
本文介绍了一种新颖的神经场景合成方法，可以捕捉 3D 场景的各种特征模式，利用训练数据中学习到的参数先验分布对正向传递神经模型的输出进行规范化，并预测超完备的属性集，通过利用预测的属性之间的基本一致性约束来修剪不可行的预测，生成的 3D 场
PDF3 years ago
CVPR野外视觉属性预测学习
本研究提出一种用于预测对象视觉属性的大规模数据集，通过多标签分类解决对象属性预测问题，并采用多种技术来解决大量属性、标签稀疏性、数据不平衡和对象遮挡等问题，其中包括使用低级和高级 CNN 特征、多跳关注、重新加权和重新抽样技术、负标签扩展和
PDF3 years ago
超越身份：生物识别人脸模板中存储了哪些信息？
本文利用深度学习方法对人脸识别中的模板进行分析，探究其中包含的 113 个属性。结果显示，最多可预测 74 个属性，尤其是年龄、发型、发色、胡须和不同配件等不稳定属性容易被预测。这项工作有助于开发更加隐私保护、公平的人脸模板。
PDF4 years ago
ACL通用分解语义解析
介绍一种用于自然语言处理的跨识别模型，能够将自然语言转化为通用分解语义表现形式（UDS）的图结构，并将其注释为分解语义属性分数，同时实现了属性预测。通过分析属性预测错误，发现模型捕捉到属性组之间的自然关系。
PDF5 years ago
NIPSGibbsNet：深层图模型的迭代对抗推理
本研究提出了基于对抗习得迭代过程的 GibbsNet 方法，用于学习数据和潜变量之间的联合分布，具有快速高效的优点。GibbsNet 方法不需要显式指定潜变量的先验分布，即可实现属性预测、类条件生成和联合图像属性建模等多种任务。实验表明，G
PDF7 years ago
结合多种线索的视觉 Madlibs 问题回答
本论文提出一种从视觉 Madlibs 数据集回答填空多项选择题的方法，通过使用针对特定任务训练的网络的组合，结合特征提取的空间支持，将每个特征与候选答案映射到联合嵌入空间并解决优化问题，以学习组合来自多个提示的 CCA 模型的分数以选择最佳
PDF8 years ago
ECCV通过度量学习提高语义嵌入一致性，用于零样本分类
本文提出了一种新的零样本图像分类方法，通过度量学习来控制图像的语义嵌入，实现了不需要在训练阶段使用类别的零样本学习，仅需在地面实况中提供以图像 / 属性为对的约束关系，使得学习模型可以预测一个测试图像与给定属性的一致性，并且该方法在四个挑战
PDF8 years ago
多任务 CNN 模型用于属性预测
本研究提出了一种联合多任务学习算法，利用深度卷积神经网络（CNN）更准确地预测图像属性。研究考虑通过多任务 CNN 模型学习二进制语义属性，每个 CNN 将预测一个二进制属性。多任务学习允许 CNN 模型在不同属性类别之间共享视觉知识，进而
PDF8 years ago
CVPR深度雕刻：通过雕刻深度神经网络发现视觉属性
本文提出了一种针对弱监督学习场景下的视觉属性发现方法，并介绍了一种用于多属性预测的卷积神经网络训练过程 Deep-Carving，实验结果表明该方法在视觉属性预测精度上有较大提升。
PDF9 years ago