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IJCAI时间序列表示学习：基于时间和上下文对比的方法
本文提出了一种通过时间和语境对比（TS-TCC）的无监督时间序列表示学习框架，该框架可从未标记数据中学习时间序列表示，其中包括弱和强扩充转换的两个不同但相关的视图，并提出了一种新的时间对比模块和一个上下文对比模块来学习稳健的时间表示和判别性
PDF3 years ago
使用连续的增强位置嵌入编码相对位置的 CAPE
这篇论文提出了一种增强型绝对位置嵌入 (CAPE) 的方法，使得 Transformer 神经网络在保持绝对位置嵌入简单和快速的同时，能够更好地推广到训练时未曾出现的更长序列，并在机器翻译等领域中获得更好的性能。
PDF3 years ago
基于原型动量对比学习的自监督文本无关说话人验证
本研究针对发音者验证（SV）探索了自我监督表示学习方法，其中，提出了一种动量对比学习框架的简单对比学习方法（SimCLR），使用排队机制的 MoCo 说话人嵌入系统来维护大量负面例子，通过波形的变形处理方法等方式以规范化两个随机部分的内在发
PDF4 years ago
UniformAugment: 一种无需搜索的概率数据增强方法
本文研究数据扩增的方法及其在计算机视觉任务中的效果，提出了 UniformAugment，一种无需搜索阶段即可实现自动数据扩增的方法，并通过标准的数据集和经典模型证明其有效性和高效性。
PDF4 years ago
CVPR嵌入扩展：嵌入空间的增强用于深度度量学习
本文提出了一种在嵌入空间中进行度量学习损失的数据增强方法，即嵌入式数据增强方法，该方法结合检索扩展和数据库增强的思想，通过生成合成点来获得增强的信息。此方法与现有的度量学习损失相适应，且不影响模型大小、训练速度或优化难度，其与代表性度量学习
PDF4 years ago
ScopeFlow: 光流的动态场景分层
通过改进训练流程中的采样偏差、优化正则化和数据增强参数，并应用于一个参数较低的体系结构中，使其在 MPI Sintel 和 KITTI 基准测试中的表现均优于同类算法。
PDF4 years ago
鱼眼城市驾驶图像的通用语义分割
本文提出了一种七自由度的增强方法，将平面图像转化为鱼眼图像，提供了一种通用的解决方案，以改善模型的精度和鲁棒性。该模型适用于不同的鱼眼相机，提供了特定参数设置，并在实际鱼眼图像上取得了令人满意的结果。
PDF4 years ago
RSA: 用随机化模拟加强人类动作识别的鲁棒性
本文提出了一种基于模拟数据的增强法，即随机模拟增强 (RSA) 框架，其通过合成数据来增强真实数据，提高行为识别网络的鲁棒性。实验表明，使用该增强法可以显著提高当前最先进的行为识别网络的性能或者减少所需真实数据的数量，从而使识别性能得到优化
PDF5 years ago
人物可泛化再识别的增强难例挖掘
通过在公共嵌板数据集上应用增强的难例挖掘方法，从而实现不使用目标领域信息时具有良好效果的人物再识别（Re-ID）性能。
PDF5 years ago
空间图卷积网络
提出了 Spatial Graph Convolutional Network (SGCN) 来改进 Graph Convolutional Networks (GCNs)，SGCN 利用了空间特征来有效地学习从自然定位的图形中，经过实验证
PDF5 years ago
深度雷达探测器
本文介绍了一种新的使用深度学习技术处理雷达数据的方法，该方法利用雷达校准数据进行训练，引入了新的雷达数据增强技术，通过在雷达 4D 检测任务上的实验验证，表现更优秀的性能，极大地减少了对昂贵的雷达校准工艺的需求，从而实现快速准确的示踪和分类
PDF5 years ago
TextCaps: 使用非常小的数据集进行手写字符识别
本文介绍了一种技术，通过加入实际的随机噪声到参数实例化中，从现有样本生成新的训练样本数据，以实现针对缺少大量标记数据的本地语言的字符识别，同时可用于物体识别等相关上下文。
PDF5 years ago
小目标检测的增强
对于小目标和大目标的检测仍然存在着性能差距。为了解决这个问题，本文提出了一种通过过采样和复制粘贴小目标的数据增强方法来提高模型在小目标上的表现，实验结果表明相对于现有的先进方法，我们的方法在 MS COCO 数据集上将实例分割精度提高 9.
PDF5 years ago
NIPS预训练神经网络能否检测解剖学？
通过预训练和数据增广，使用卷积神经网络进行医学影像诊断，开发出一种检测人体解剖结构的系统。
PDF9 years ago