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deep image classification
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数据污染攻击中的不可检测性与鲁棒性：选择你的毒药
本文研究了深度图像分类模型中毒的问题，提出了两种防御方案进行后处理，利用少量的受信任的图像标签对修复模型，防御效果优于现有的方案，并指出了检测 / 鲁棒性权衡关系和攻击的适应能力问题。
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a year ago
CVPR
非 IID 环境下辅以差分隐私合成数据的联邦学习
本文提出了基于差分隐私均值共享的联邦学习算法 FedDPMS，该算法使用变分自编码器在保护隐私的前提下，增强本地数据集合成多样化的数据以避免数据异构性对于联邦学习的负面影响，实验表明 FedDPMS 算法比其他面向异构数据的联邦学习算法性能
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2 years ago
用于大型图像语义分割的高效梯度式 DenseNets
采用 DenseNet-based 的梯形架构，探究 feature map 缓存对分割任务的影响， 最终在多个基准数据集上以更高的预测精度和执行速度超越当时最先进的方法，同时在商用硬件上实现了训练超高分辨率的语义分割任务。
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5 years ago
深度学习时代的 IM2GPS 重访
本文提出了将深度图像分类方法与原始的 Im2GPS 方法相结合，同时应用核密度估计来估计查询图片的地理位置，结果表明使用分类损失的网络训练比其他典型用于检索应用的深度特征学习方法（如对比学习和三元组损失的同构网络）表现更好，提高了地理定位的
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7 years ago
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