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CVPRATOM: 高效数据集提炼的关注力混合器
利用 ATtentiOn Mixer (ATOM) 模块在特征匹配过程中使用混合的通道和空间注意力，以有效地精炼大型数据集，从而在各种计算机视觉数据集中展现出卓越的性能。
PDF2 months ago
ICCVFACTS：先放大相关性，再切片发现偏差
通过放大相关性以及切分来发现偏见，我们的 FACTS 方法在不同的评估设置中显著改善了与相关性偏见识别的前期工作相比，接近 35% 的 10 项精确度。
PDF9 months ago
ICCV数据集工厂：用于生成计算机视觉数据集的工具链
利用数据集工厂方法实现数据集存储和处理的分离，以及在机器学习团队和个人研究者间实现大规模数据中心化操作，以解决生成式人工智能工作流中数据处理和共享的挑战。
PDF9 months ago
利用感知损失改进图像自编码器嵌入
本文从编码器嵌入的角度研究了感知损失的三个不同计算机视觉数据集的图像嵌入，发现与基于元素损失训练的自动编码器相比，基于感知损失训练的自动编码器生成的嵌入可以更准确地预测对象定位和分类。
PDF4 years ago
NIPS深度卷积神经网络训练中正交正则化是否有更多优势？
本文旨在探讨如何在训练深度卷积神经网络时实现更有效和易于使用的（近）正交性权重。我们利用各种先进的分析工具，如相互相干性和受限等距性质，开发新型正交性正则化方法，可方便地应用于训练几乎任何卷积神经网络。通过在几个流行的计算机视觉数据集上使用
PDF6 years ago
ICCV学习判别性 Alpha-Beta - 散度用于正定矩阵（扩展版）
本文提出了一种信息差和词典学习（IDDL）的判别式度量学习框架，它不仅可以自动学习 SPD 矩阵上的应用特定测度，而且还可以使用学习的词典将它们嵌入为向量。我们使用最近引入的 α-β-logdet 散度学习相似度测量，并在鉴别性框架中联合学
PDF7 years ago