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ECCV
一个比特宽度统治全球
本论文通过对模型宽度乘数的使用，研究了深度卷积神经网络中权重量化的最佳位宽选择，发现使用单一位宽比混合精度量化对模型压缩更优。
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4 years ago
CVPR
使用部分标签学习深度卷积神经网络进行多标签分类
该研究提出了一种使用部分标签进行多标签分类的方法，其中新的分类损失利用了每个示例已知标签的比例，并通过课程学习的策略预测遗漏标签。通过实验发现，该方法在 MS COCO、NUS-WIDE 和 Open Images 等三个大规模多标签数据集
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5 years ago
使用深度卷积神经网络解码和可视化人类观察者的脑电图信号中的机器人动作成功签名
研究深度卷积神经网络在配合 EEG 信号用于识别人机交互中的机器人错误检测时的准确率，表明深度卷积神经网络是一种可靠的 EEG 解码技术工具。
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7 years ago
目标检测的点链接网络
使用深度卷积神经网络实现了基于点和连接线的物体包围框表示方法 Point Linking Network（PLN），相比现有算法更具鲁棒性，可以应对物体遮挡、比例和长宽比等变化，且在多个基准测试数据集上均取得了最先进的单模型、单尺度检测结果
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7 years ago
CVPR
Thin-Slicing Network: 视频中姿态估计的深度结构模型
本文提出了一种深度结构模型，用于在不受限制的视频中预测人体姿态序列，借助于深度卷积神经网络、时间信息和领域知识，该模型能够同时表示身体关节的外观和它们的时空关系，并有效约束骨骼结构和强制时间一致性。在两个广泛使用的基准测试数据集上评估该架构
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7 years ago
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