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泛化 Embedding 网络的 GradCAM
本研究提出一种名为 EmbeddingCAM 的新方法，扩展了 Grad-CAM 以适用于嵌入网络，通过在 CUB-200-2011 数据集上的实证和定量分析，证明了该方法的有效性。
PDF5 months ago
使用抗噪扩散谱熵评估神经网络训练过程中的表示
我们通过利用数据几何形态来计算熵和互信息，从而可靠地评估高维数据中的学习过程，证明其在分类网络中的增长和影响。
PDF7 months ago
MixUp-MIL：基于线性和多线性插值数据增强的组织切片图像分类研究
通过数据增强技术的线性和多线性插值方法，本文研究了应用于数字全玻片图像分类的多实例学习方法，研究结果表明方法的效果受数据集的影响很大，提出了进一步研究的相关方向。
PDF8 months ago
神经网络的语法与语义线性抽象及细化
抽象是一种关键的验证技术，可提高可伸缩性。然而，神经网络领域对抽象的使用迄今极其有限。本研究提供了一个更灵活的框架，可以通过其他神经元的线性组合替换神经元，从而改善减少。我们在句法和语义抽象上应用这种方法，并进行实证实现和评估。此外，我们引
PDFa year ago
ECCV弱监督物体定位自产引导
该研究提出了一种基于自产引导（SPG）蒙版的弱监督目标定位方法，使用 SPG 蒙版提供像素的空间相关信息，作为辅助的像素级监督来辅助分类网络的训练，实验证明 SPG 能够在提高目标定位精度方面显著有效。
PDF6 years ago
胸部 X 射线图像分类对抗攻击的漏洞分析
本文探讨了两种深度学习模型在胸部 X 光图像分类中的应用。通过三种不同来源的敌对攻击方式，分析这两种分类网络在不同攻击下的性能，同时修改其汇聚操作以测量其对 Chest X 光分类的灵敏度。
PDF6 years ago
CVPR通过对手段抹去进行对象区域挖掘：一种从简分类到语义分割的方法
本文提出弱监督语义分割中一种新的方法，使用分类网络逐步挖掘具有较强区分性的目标区域。我们提出一种敌对擦除方法，以逐步本地化和扩展目标区域。通过敌对擦除发现的区域最终构成密集且完整的目标区域，进而学习语义分割。该方法在 PASCAL VOC
PDF7 years ago