deep-learning models | BriefGPT

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关于捷径学习的基础
深度学习模型从数据中提取多种多样的特征，但这些特征的使用不仅取决于其预测能力（即特征如何可靠地指示训练数据标签），还取决于其可提取性（即特征从输入中容易提取或利用的程度）。研究表明，某些模型更喜欢使用某些特定的特征，例如纹理优先于形状，图像
PDF8 months ago
CLIFT：分析临床领域问答模型的自然分布转变
本文介绍了一个名为 CLIFT（Clinical Shift）的新测试平台，用于临床领域的问答任务。通过对提出的测试平台进行综合实验研究，评估了几个问答深度学习模型。尽管在原始测试集上取得了令人印象深刻的结果，但在新的测试集上性能下降，显示
PDF9 months ago
EMIT-Diff：通过文本引导的扩散模型增强医学图像分割
本文提出了一种用于医学图像合成的新方法，即 EMIT-Diff，它利用最近的扩散概率模型生成逼真且多样化的合成医学图像数据，并确保合成样本符合医学相关约束并保留成像数据的底层结构。在多个数据集上进行的实验证明了 EMIT-Diff 在医学图
PDF9 months ago
多硬件约束下增强神经架构搜索以在微型物联网设备上部署深度学习模型
提出了一种在单个标准训练时间内将用户定义的内存和延迟约束融入不同 iable NAS 优化方法的新方法，该方法在五个物联网相关基准测试中进行了评估，包括 MLPerf Tiny 套件和 Tiny ImageNet，在仅一次搜索中降低了内存和
PDF9 months ago
结合循环和剩余学习的多时相 SAR 图像监测森林破坏
通过利用合成孔径雷达（SAR）多时相数据来监测巴西雨林中的森林砍伐，并提出了三种增强森林砍伐检测准确性的深度学习模型，其中 RRCNN-1 具有最高准确性和最短处理时间。
PDF9 months ago
探索多视角网络下同侧乳房摄影评估
在这项工作中，我们旨在探索多样的融合策略，并研究模型在不同个体和不同的融合路径（包括 Coarse Layer 和 Fine Layer）下的学习行为。使用了包含预融合、提前融合、中间融合、最后融合和后续融合五种融合类型，基于 ResNet
PDF10 months ago
无监督发现可解释的视觉概念
这篇论文提出了两种方法，最大激活群提取和多尺度可解释性可视化，以解释模型的决策，增强全局可解释性。实验证据表明多尺度可解释性可视化具有更高的定位和可信度价值。综合应用最大激活群提取和多尺度可解释性可视化可以达成人们根据可视化结果一致判断聚类
PDF10 months ago
基于组合语义混合的点云分割领域自适应
通过语义和几何样本混合，该研究介绍了一种基于点云的无监督领域自适应技术，并采用合成到真实和真实到真实的情境，利用 LiDAR 数据集验证其在无监督和半监督设置中明显优于现有方法的性能。
PDF10 months ago
提升隐蔽检测只需进行伪装图像合成
提出了一个框架，利用生成模型合成伪装图像以增强自然场景中伪装物体的检测能力。该方法利用一个伪装环境生成器和伪装分布分类器来合成伪装图像，并通过生成模型扩展数据集。实验证明该框架在改善伪装物体检测方面优于现有方法，并为现有伪装数据集引入更多多
PDFa year ago
基于差分进化算法的变压器神经网络模型负荷预测超参数选择
准确的负荷预测在许多领域起着重要作用，传统统计模型难以准确捕捉动态电力系统的复杂动力学。本文分析了最近开发的基于 Transformer 的神经网络模型在负荷预测中的效力，通过应用多种元启发式算法，并基于数值指标（均方误差和平均绝对百分比误
PDFa year ago
前列腺成像分割基础模型的经验分析
对于医学图像分割的基础模型 UniverSeg 进行了实证评估研究，与传统的任务特定分割模型进行了比较，结果和讨论凸显了发展和采用基础模型在医学图像分割领域中的重要因素。
PDFa year ago
CARMA：面向能效传感器融合的上下文感知运行时重配置
提出了一种基于 FPGA 动态重新配置计算流程的上下文感知传感器融合方法 CARMA，实现了多传感器目标检测的高性能和低能耗。
PDFa year ago
基于大型语言模型的图像背景和描述生成字幕
本论文提出了一种新方法，使用大型语言模型从文本描述和上下文中生成图像字幕，而无需直接处理图像，经调优后，该方法在 CIDEr 指标上优于目前最先进的图像 - 文本对齐模型，解决了使用深度学习模型进行图像字幕生成时遭遇的一些难题。
PDFa year ago
基于点云深度学习的平滑、精确旋转对称化
本文介绍了一个通用的对称化协议，用于向任何给定模型添加旋转等变性，同时保留所有其他约束条件。我们将此方法应用于 Point Edge Transformer（PET）体系结构，并展示其在多个分子和固体基准数据集上实现了最先进的性能。通过减轻
PDFa year ago
扰动与回声：利用扩散模型生成合成超声图像用于真实图像分割
本文提出了一种通过心脏超声语义标签图引导的去噪扩散概率模型（DDPMs）生成合成图像的新型流程，展示了这些合成图像可以作为医学影像分析任务的深度学习模型训练中真实数据的可行替代品，包括图像分割，并在未见实际数据的数据集上进行了评估，与现有技
PDFa year ago
基于图形的轨迹预测的差分约束运动模型评估
研究了在自动驾驶中，配合基于图神经网络的支持物理运动模型的数据驱动方法的表现，结果表明，相比于动力学模型，更简单的低阶积分器模型更具优势，并且更高阶的数值求解器可以显著提高预测准确性。
PDFa year ago
隐形的贴片：自然黑盒对目标检测器的敌对攻击
该研究提出一种基于生成对抗网络（GAN）图像流形和物理世界的无梯度攻击方法，用于生成自然物理的对抗贴片以欺骗对目标物体检测器的分类。结果表明，该方法在数字和物理场景下均有效。
PDFa year ago
KDDDocLayNet: 一个用于文档布局分析的大型人工注释数据集
本文提出了一个新的文档布局注释数据集 DocLayNet，用于针对多样性布局的训练和测试，证明在丰富的文档数据场景下，DocLayNet 训练的模型比 PubLayNet 和 DocBank 训练的模型更具鲁棒性，是进行通用文档布局分析的首
PDF2 years ago
ACL自然语言模型理解中的本地聚合特征归因
本文提出了用于自然语言处理模型的新型基于梯度的特征暗示方法（Locally Aggregated Feature Attribution，LAFA），通过汇集从语言模型嵌入推导出的类似参考文本来平滑梯度，以实现对模型的解释性。该方法在公共数
PDF2 years ago
深度学习方法比较分析与预测商业流程
研究比较了多种不同的深度学习模型，发现在预测业务流程中下一步活动的性质和时间戳时，简单的多层感知器（MLP）往往表现优于 Sophisticated Deep-learning Models。在应用自动化过程预测技术时，需要注意在业务流程的
PDF3 years ago