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contextual dependencies
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探究用于端到端语音识别的统计表示
分析了 transformer 架构中跨域语言模型依赖关系的研究，使用 SVCCA 发现转换器层中的特定神经表示具有相关行为，并影响识别性能。这项工作提供了有关模型方法的分析，这些模型方法影响了环境依赖关系和 ASR 性能，可以用于创建或调
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2 years ago
CoQAR: CoQA 上的问题重写
提出使用问句重写作为预处理步骤来弥补人类在对话中提出的带上下文依赖但自动化系统无法理解的问题，使用人工标注的 CoQAR 语料库进行了实验，证明了该方法对于提高对话问答模型性能的有效性。
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2 years ago
ICCV
使用通道式 Transformer 提高 3D 目标检测
本文中，我们提出了一种改进的两阶段 3D 目标检测框架 CT3D，其中利用高质量的区域提议网络和基于通道的 Transformer 架构来同时执行提议感知嵌入和通道方式的上下文聚合，以获取更准确的目标预测，具有优秀的性能和可伸缩性，尤其是在
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3 years ago
CVPR
学习选择性互注意力和对比度用于 RGB-D 显著性检测
本文旨在解决如何有效地融合 RGB-D 信息来进行显著目标检测的关键问题。通过提出一个新的互惠关注模型来融合来自不同模态的注意力和上下文信息，实现高阶和三线性交叉信息互补，从而提高 RGB-D SOD 的模型性能。同时，通过添加选择性关注来
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4 years ago
CVPR
场景分割的上下文先验
本文研究利用上下文依赖关系解决图像分割问题，提出了一种 Context Prior 神经网络，在特征集成时利用 Affinity Loss 监管不同类别的场景，从而提高了分割结果的准确性。实验证明，该网络在 ADE20K，PASCAL-Co
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4 years ago
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