bottom-up approach | BriefGPT

关键词bottom-up approach

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众人姿态估计：克服检测信息瓶颈和模糊性的再思考
提出了一种新颖的基于 Bottom-up 和 Top-down 方法相结合的姿态估计模型 ——BUCTD，并将该方法应用于动物和人的关键点检测，与之前的现有模型在 CrowdPose 和 OCHuman 数据集上表现相比有了较大改进，并且在
PDFa year ago
ACL深度语义解析中的组合能力需要懒惰
本研究提出了一种基于神经元的语义解析方法，该方法从底部向上构建逻辑形式，采用滞后扩展来维护一组仅在最有前途的候选解析中扩展和处理。通过在具有挑战性的 CFQ 数据集和三个 Text-to-SQL 数据集上评估，我们展示了这种新颖的、自下而
PDFa year ago
MM人工智能道德的情境化：自上而下，自下而上和混合模型的理论与应用伦理学的元民族志
本研究通过哲学伦理观点、技术角度以及政治视角三个不同的角度探讨了伦理人工智能技术设计实施，旨在发掘伦理人工智能技术的长期影响和预期成果，在此基础上提出了一种新的政治角度的框架，探讨了其上下结合和混合技术的方式，最终总结了伦理人工智能技术发展
PDF2 years ago
ACLMuSiQue: 通过单跳问题构建实现多跳问题
通过底层方法选择单跳问题对，构建了 MuSiQue-Ans 数据集，包含 2-4 跳问题，比现有数据集更具挑战性，难以通过断开推理进行作弊，旨在帮助自然语言处理社区开发真正具备多跳推理能力的模型。
PDF3 years ago
CVPR全卷积场景图生成
本文提出了一种完全卷积场景图生成（FCSGG）模型，它能够同时检测对象和关系，采用 bottom-up 的方式进行反向传播，成功在 Visual Genome 数据集上获得了高效、高精度的结果。
PDF3 years ago
X-LineNet: 通过一对相交的线段在遥感图像中检测飞机
本文提出了一种新的基于底层建筑方法的一阶段和无锚点飞机检测模型 X-LineNet，该模型能够同时提供多种检测结果的表示形式：水平边界框、旋转边界框和五边形蒙版，实验表明，在飞机检测领域中，X-LineNet 在两个公开数据集上的表现优于最
PDF5 years ago
通过极值点和中心点分组进行自底向上的目标检测
本文提出了一种使用基于关键点估计网络的下向方法进行目标检测的算法，我们只需检测每个对象的最高、最左、最下、最右以及中心五个极点，并且如果这些点在几何上对齐，则将其分组为一个边界框，从而避免了区域分类或隐式特征学习，此算法表现出了与基于区域的
PDF5 years ago
CPU 实时 2D 多人姿态估计：轻量级 OpenPose
本文将基于 OpenPose 的从下往上的方法适配多人姿态估计架构用于边缘设备，并提出了相应的网络设计和后处理代码优化，实现了 28fps 和 26fps 的帧率，模型参数为 4.1M，GFLOPs 为 9B，是基准 2 阶段 OpenPo
PDF6 years ago