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VFIMamba: 基于状态空间模型的视频帧插值
通过利用 S6 模型，我们提出了一种高效和动态的帧插值方法 VFIMamba，其中引入 Mixed-SSM Block（MSB）来实现有效传递信息和线性复杂度，并且还引入了新颖的课程学习策略，不断培养模型对不同运动幅度的帧间动态建模，取得了
PDF4 days ago
使用大型语言模型的端到端语音摘要
提出了一种利用 Q-Former 作为音频 - 文本模态连接器、采用大型语言模型从语音特征直接生成文本摘要的端到端 SSum 模型，并采用多阶段训练方法来提高模型处理长篇语音的能力，最终在 How-2 数据集上取得了具有竞争力的性能。
PDF4 days ago
ACL应用基于制图的新课程学习方法于 RoNLI：首个罗马尼亚自然语言推理语料库
自然语言推理 (NLI) 是一个活跃研究的领域，通过识别句子对中所呈现的蕴涵关系来代表自然语言理解。本文提出了第一个罗马尼亚语 NLI 语料库（RoNLI），其中包括 58K 个通过远程监督获取的训练句子对，以及手动注释了正确标签的 6K
PDF2 months ago
基于混合模态专家的脑损伤分割基础模型
我们提出了一个用于三维脑病变分割的通用基础模型，它可以自动分割不同类型和不同成像模态数据的脑病变。我们设计了一种新颖的多模态专家混合框架，利用多个专家网络处理不同的成像模态，并使用分层门控网络将专家预测结果相结合。此外，在训练过程中引入课程
PDF2 months ago
复杂系统导航：通过扩展窗口匹配实现无损图图缩减
通过使用课程学习策略和扩展窗口匹配技术，本文尝试进行无损图稀疏化，并设计了一种损失函数来从专家轨迹中提取知识，理论分析证明了方法的合理性，并通过广泛实验证实其优越性。
PDF5 months ago
有效课程学习中改进数据增强以提升鲁棒视觉问答
通过引入有效课程学习策略（ECL）来提高基于数据增强的视觉问答（VQA）方法，以缓解语言偏见，并通过生成额外的训练样本超出原始样本帮助消除偏见。与整个增强数据集的训练相比，我们的 ECL 策略可以通过使用更少的训练样本来进一步提高 VQA
PDF5 months ago
由粗到细：音频谱图变压器的高效训练
通过连接粗到细的想法，将变压器模型应用于低分辨率数据进行优化训练，然后在课程学习策略下，使用高分辨率数据进行微调，实验结果表明，这种 AST 的训练机制导致性能提升，收敛速度更快，需要的计算资源和时间更少。
PDF6 months ago
Face-PAST：面部姿势感知和风格迁移网络
我们提出了一种面部姿态感知和风格转换（Face-PAST）网络，它在生成高质量的风格化图像的同时保留面部细节和结构。通过使用预训练的风格生成网络和残留调制块而非变换编码块，以及利用门控映射单元和面部结构、身份和分割损失来保留面部结构和细节，
PDFa year ago
基于课程的增强 Fourier 领域自适应方法用于稳健的医学图像分割
本文提出了一种基于课程学习策略和链式数据增强的傅里叶域自适应方法，用于解决医学图像分割模型在不同域之间性能下降的问题。实验证明该方法在多个任务中表现出显著的自适应和泛化性能。
PDFa year ago
利用强化学习进行车间作业调度的课程学习
本研究通过引入难度变化和课程学习策略来改进深度强化学习方法，基于图嵌入实现的 DLR 方法在解决工作车间调度问题方面取得了显著的效果。
PDFa year ago
ICML利用参数引导通道注意力学习神经偏微分方程求解器
本研究提出了一种基于科学机器学习（SciML）的渠道关注机制导向的偏微分方程（PDE）参数嵌入（CAPE）组件来实现神经替代模型，以及一种简单而有效的课程学习策略，通过流畅的过渡学习使得这些神经替代模型能够适应未见过的 PDE 参数，并在常
PDFa year ago
野外三维车辆重建的神经隐式建模修复
本文提出了一种基于神经隐式模型的 3D 物体重建方法，通过深度编码器作为初始形状潜码的鲁棒优化器，利用规则化测试时间优化潜码，深度鉴别器作为高维形状先验，并使用新颖的课程学习策略，从而更好地捕捉全局细节，在模糊的基准数据集上表现出色，展示了
PDF3 years ago
课程视听学习
本文提出了一种灵活的音视频模型，通过软聚类模块作为音频和视频内容检测器，并将音视频并发的普遍属性视为推断检测内容之间相关性的潜在监督，并提出一种新颖的课程学习策略，从简单到复杂的场景训练模型，以缓解音视频学习的困难。同时，本文的音视频模型还
PDF4 years ago