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DiffGANPaint：使用去噪扩散 GAN 进行快速修复
本文提出了一种基于 DDPM 的模型，能够通过使用生成对抗网络（GAN）的生成器来建模反向扩散过程，从而以较低的采样成本填充丢失的像素，实验结果表明我们的方法在通用图像修复数据集上表现出卓越性能。
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a year ago
使用交并比损失的多边形实时实例分割
本文对 CenterPoly 进行改进，提出了一种新的基于区域和顺序的损失函数，针对不同的坐标系评估了多边形掩模的影响，实现了一种实例分割方法，使用回归损失和基于区域的损失的组合可显著提高结果.
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a year ago
增强尖锐度感知最小化：一种稀疏扰动方法
本文介绍了 Sparse SAM 的有效训练方案，通过使用二进制掩码获取稀疏掩码，基于 Fisher 信息和动态稀疏训练提供了两种解决方案，理论上证明了 Sparse SAM 可以以相同的速度收敛，既有潜力加速训练，又可以有效平滑损失地形。
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2 years ago
SD-Conv： 动态卷积的参数效率
本文提出了一种新框架 Sparse Dynamic Convolution（SD-Conv），它将动态卷积和不规则剪枝结合起来，通过使用可学习阈值导出二值化掩码以减少参数和计算成本，在 Imagenet-1K 数据集上获得更高的性能，并在多
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2 years ago
RePaint: 使用去噪扩散概率模型进行修复
本文提出了 RePaint，一种基于 DDPM 的修复方法，针对自由形式的抠图效果更佳，能够进行信息补充，并对面部和通用图像修复进行了测试。
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2 years ago
神经网络的自动稀疏连通性学习
本文提出了一种名为 Sparse Connectivity Learning 的新型自动裁剪方法，通过使用二进制掩码描述网络连接，同时使用 Identity STE 进行离散掩码松弛。在目标函数中加入网络总连接数的正则化项，无需定义裁剪标准
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2 years ago
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