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学习可变形物体的对应关系
我们研究了可变形物体（布料和绳索）的像素级对应问题，比较了传统方法和基于学习的方法。我们选择布料和绳索，因为它们在解析建模方面是最难的可变形物体之一，而且在机器人任务（如布料折叠、绳结打结、T 恤折叠、窗帘合拢等）中具有意义。我们提出了对于
PDF2 months ago
运行时监测基于深度学习的感知
深度神经网络在复杂感知系统方面起着重要作用，但为了确保其功能不足不会造成危害，除了静态验证和测试方法外，还需要运行时验证技术来检测关键事件、诊断问题并强制执行要求。本教程介绍了文献中提出的技术方法，包括机器学习界经典方法和形式方法界的一些技
PDF9 months ago
COLING经典序列匹配是一种竞争力较强的少样本单类别学习器
本文中提出了一种用于 few-shot one-class 问题的主要方法：序列匹配。实验证明，传统序列匹配方法在元学习的帮助下，明显优于使用 transformer-based models 的方法。
PDF2 years ago
基于深度学习的单幅图像超分辨率的全面综述
本研究调查了单图像超分辨率的经典方法和基于深度学习的方法，将这些方法分类为四类，并介绍了 SR 的问题，提供了图像质量指标，参考数据集和 SR 的挑战。其中包括 EDSR，CinCGAN，MSRN 等最先进的图像 SR 方法。
PDF3 years ago
学习与否：虚拟环境导航学习作用分析
本文旨在比较基于学习的方法和经典方法在虚拟环境导航方面的表现，并通过对两个标准基准测试 MINOS 和 Stanford 大规模 3D 室内空间的经典导航代理的构建，证明了经典代理的优越性。同时，我们进行了详细的分析，研究学习代理和经典代理
PDF5 years ago
KDD生成式深度模型对新颖性检测是否真正更好？
本文比较了一系列深度生成模型和经典的异常检测方法的性能，得出深度生成模型的性能受其超参数的选择过程的影响，并指出当选择异常样本数量减少时，深度生成模型的性能下降并不能系统性地优于 kNN。
PDF6 years ago