deep learning-based approaches | BriefGPT

关键词deep learning-based approaches

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频率增强状态空间模型图像去雨
该研究引入了状态空间模型（SSM）到雨滴去除中，并提出了一种去除雨滴方法，名为 Deraining Frequency-Enhanced State Space Model（DFSSM）。在该方法中，我们使用了频域处理方法和 SSM 来有效
PDFa month ago
uTRAND：交通轨迹的无监督异常检测
uTRAND 是一种深度学习技术的框架，通过将异常轨迹预测问题从像素空间转移到语义拓扑领域，检测和跟踪交通摄像头中各种类型的交通代理。通过将交叉口视为基于补丁的图形，该框架能够在没有昂贵手工分类的情况下学习和建模交通代理的正常行为，并且能够
PDF3 months ago
FABind+: 提升分子对接的口袋预测和位姿生成
FABind + 是一种基于深度学习的增强迭代方法，通过改进口袋预测和姿态生成模块，以及引入采样技术和置信度模型，大幅提升了分子对接和药物发现的性能。
PDF3 months ago
EEGDiR: 通过保留网络实现的脑电图去噪网络，用于时间信息存储和全局建模
为了改善脑电图（EEG）信号临床医学、脑科研究和神经疾病研究中受各种生理和环境干扰影响的准确分析，我们提出了将自然语言处理中的 Retnet 集成到 EEG 去噪中，通过信号嵌入方法将一维 EEG 信号转化为二维以作为网络输入，验证了该方法
PDF3 months ago
少即是多：有限资源下的视网膜疾病识别的集成学习
本文介绍了一种新的合奏学习机制，旨在识别受限资源（例如数据、计算）下的视网膜疾病，该机制利用了多个预训练模型的见解，有助于将它们的知识转移到视网膜光学相干断层扫描图像中，提供了一种在处理受限标记数据的情况下建立强大模型的方法，并消除了从头开
PDF5 months ago
超过 ECM 的神经网络增强视频编码框架
本论文提出了一个混合视频压缩框架，展示了超越传统编码方法的基于深度学习的方法。所提出的混合框架基于 Enhanced Compression Model（ECM），它是 Versatile Video Coding（VVC）标准的进一步增强
PDF5 months ago
利用动作预测进行基于行为的虚拟现实（VR）认证
该论文提出了一种基于任务行为生物特征认证的方法，利用个体的运动轨迹作为唯一签名，在虚拟现实环境中实现无缝的持续认证。通过使用深度学习方法进行行为生物特征认证，准确率较高，但在使用任务开始时的较小片段时性能较低。因此，现有技术设计的系统在等待
PDF5 months ago
医学图像的深度交互分割：系统综述与分类
交互式分割是医学图像分析中的一个关键研究领域，旨在通过引入人类反馈来提高昂贵注释的效率。近年来，基于深度学习的方法推动了结果的提升，并导致了该领域的快速增长。本综述提供了这一新兴领域的结构化概述，包括全面的分类、现有方法的系统综述以及对当前
PDF7 months ago
TTMFN: 基于双流变压器的多模态融合网络用于生存预测
我们提出了一种名为 Two-stream Transformer-based Multimodal Fusion Network for survival prediction (TTMFN) 的新型框架，综合了病理图像和基因表达数据，通过
PDF8 months ago
逐步递归网络用于阴影去除
单幅图像阴影去除是一个重要的任务，我们提出了一种简单而有效的渐进循环网络（PRNet）来逐步去除阴影，并在阴影特征提取和渐进阴影去除两个部分中使用 PRNet，从而在性能和时间之间取得平衡。实验证明，我们的方法可以有效去除阴影并取得卓越性能
PDF8 months ago
迈向单目深度估计的可解释性
基于深度学习的方法在二维图像深度估计方面取得了显著进展，本研究重点关注人类对深度的感知能力，并通过特定实验间接评估方法的可解释性，结果显示各种方法的平均准确率约为 77%，其中一些方法表现较好，间接揭示了它们对发现单眼深度线索如相对尺寸的潜
PDF8 months ago
通过非确定性的训练时间和确定性的测试时间染色归一化提升基于深度学习的细胞核实例分割的泛化能力
借助数字病理学和自动扫描保存整张组织学图像的显微系统的出现，越来越多地使用计算机方法来分析获取的图像。在各种组织学图像分析任务中，核实例分割在各种临床和研究应用中起着基础作用。然而，深度学习（DL）方法在处理未见数据集时性能通常下降。本文提
PDF10 months ago
深度伪造算法的比较分析
通过综述现有的 deepfake 生成和检测技术，本文分析了基于深度学习的 deepfake 创建方法和检测技术，并讨论了当前的 deepfake 检测方法的局限性和挑战，以及未来的研究方向，强调了对 deepfake 检测技术持续研究和发
PDF10 months ago
基于点和形状正则化数据合成的显微镜图像分割
通过联合训练生成显微镜图像的假数据，以点标注为训练数据，实现显微镜图像分割的方法。
PDFa year ago
DP-TBART：用于差分隐私表格数据生成的基于 Transformer 的自回归模型
维护差分隐私并在各种数据集上表现出与基于边际的方法相竞争的性能，甚至能够在某些情况下超越现有技术方法，我们提出了基于 Transformer 的差分隐私表格自回归模型 (DP-TBART)，并提供了理论框架来理解基于边际的方法的局限性以及深
PDFa year ago
精细化的三维物体识别：方法和实验
本论文通过提供离线和在线测试，证明使用深度学习方法进行三维物体识别在开放式领域中更为适用，同时混合手工制作和深度学习方法可以提高分类精度。
PDFa year ago
密码猜测中的深度学习综述
本文比较了不同的基于深度学习的密码猜测方法，包括循环神经网络、生成对抗网络、自编码器以及注意机制，并在非定向离线攻击中提出了使用 IWGAN 变体进行密码猜测的实验设计，该方法可以提高密码安全性并创建更准确和高效的密码强度计。
PDF2 years ago