classification network | BriefGPT

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一种 L2 正则化空间注意力网络用于准确快速分类 2D T1 加权 CE-MRI 图像中的脑肿瘤
我们提出了一个准确快速的分类网络，用于 MRI 图像中的脑肿瘤分类，其在准确性方面优于所有轻量级方法。我们在包含三种类型脑肿瘤（脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤）的具有挑战性的 2D T1 加权 CE-MRI 数据集上测试了我们的模型。我们引入了一个
PDFa year ago
GPM 集成多卫星获取的全球降水预报：一种 U-Net 卷积 LSTM 架构
本文提出了一种基于深度学习架构的降水模拟方法，该方法可以全球范围内每 30 分钟进行一次未来 4 小时的预测。该架构融合了 U-Net 和卷积长短期记忆（LSTM）神经网络，并使用来自全球预报系统（GFS）的集成多卫星降水检索数据（IMER
PDFa year ago
CVPR揭示结构保持在弱监督下物体定位中的潜力
本文提出了一种名为 SPA 的两阶段方法，通过受限激活模块（RAM）和自相关图生成模块（SCG）的设计，从分类网络中提取对象结构信息，以实现弱监督对象定位（WSOL），在 CUB-200-2011 和 ILSVRC 两个公共基准测试中，SP
PDF3 years ago
AAAI标准化标签分布：实现学习校准、适应性和高效激活图
本文研究了分类网络在面对数据异常和对抗攻击时准确性和可校准概率分布的平衡，在探讨标签平滑正则化和标准化方法对数据泛化性和校准概率分布的影响时提出了正则化软标签的方法，将传统卷积转化为基于填充的局部卷积，以加强性能和收敛速率。
PDF4 years ago
AAAI无法一次性训练骨干网络：回滚到预训练网络进行人员再识别
本研究提出一种新的 fine-tuning 策略，通过将高层权重回滚到它们的预训练权重，充分训练低层，从而解决训练数据不足的问题，并在人员重新识别任务中实现了最先进的性能。
PDF5 years ago
情感归属、分类和摘要的多任务神经方法
本论文提出了一种新的神经方法，称为 Bi-stream 情感归属 - 分类网络（BEAC-Net），来解决用户生成视频中情感分析的问题，实现情感识别，情感归属和情感导向的摘要的相关任务。BEAC-Net 有两个主要构成部分：归属网络和分类网
PDF6 years ago