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基于机器学习的材料缺陷检测的全面调查：挑战、解决方案和未来展望
材料缺陷 (MD) 是影响产品性能并引起相关产品安全问题的主要挑战，通过机器学习 (ML) 技术在材料缺陷检测 (MDD) 中，围绕非监督学习、监督学习、半监督学习、强化学习和生成学习五个类别系统地调查了主要原理和技术，并聚焦于复合材料的缺
PDF22 days ago
由单模态向多模态人脸 Deepfake 检测的发展：一项调查
通过对深度伪造检测方法的综述研究，本论文提供了面向人脸为中心的深度伪造技术的分类、检测方法的演化以及适应新的生成模型的挑战，并探索了提高深度伪造检测器的可靠性和稳健性的方向。
PDF23 days ago
保护 GNNs：基于说明的检测带后门的训练图
通过开发新的度量方法，探测 Graph Neural Networks 中的后门攻击，并在多个基准数据集上进行测试，取得了较高的检测性能。
PDF3 months ago
测量篡改检测基准
针对大型语言模型，建立四个新的基于文本的数据集，评估测量篡改检测技术，展示了超越简单基准的技术，并表明在技术和数据集方面仍有改进的空间。
PDF10 months ago
基于改进神经网络算法的近海风力发电机组实时断裂检测
通过引入 YOLOv8 目标检测模型的高级版本，结合卷积块注意力模块（CBAM）来改善特征识别，进一步优化损失函数，本研究在 Saemangeum 海上风力发电场和公开可用的数据集上进行了严格测试，结果显示缺陷检测稳定性显著提高，对于高效的
PDFa year ago
CVPR通过对抗统计一致性规避 Deepfake 检测器
本文提出了一种统计一致性攻击（StatAttack），旨在通过选择自然降解并将其以对抗方式添加到虚假图像中，减少 DeepFake 检测器对自然与 DeepFake 图像之间的统计差异的检测效果，并采用分布感知损失来引导不同变形的优化。通过
PDFa year ago
MM基于深度学习的多模式 COVID-19 症状检测和概率加权模式
本文提出了一种多模式方法，通过结合现有的卷积神经网络深度学习分类器和一个新的考虑每种症状流行度的概率加权函数，以预测 COVID-19。实验结果表明，在考虑加权函数时，相比于等权重函数，我们的方法显著提高了 COVID-19 的检测效果。
PDF3 years ago
YOLOX：2021 年超越 YOLO 系列
本文介绍了基于 YOLO 系列的改进，从而形成了一种新的高性能检测器 ——YOLOX，采用无 anchor 的方式及其他先进的检测技术，达到了业界领先水平，并在特定领域应用中获得了第一名的成绩。
PDF3 years ago
VideoForensicsHQ：检测高质量的经过篡改的人脸视频
本文提出了一种新的人脸视频伪造检测数据集和检测器，通过使用空间和时间特征的组合，可以更准确地检测和识别被肉眼难以发现的视频伪造，且该方法具有更好的检测准确性和泛化能力。
PDF4 years ago
ICML无需像素：使用流描述符进行视频篡改检测
探讨了对视频内容进行篡改的检测技术，通过对多媒体流描述符进行分析确定造假视频，而非仅仅依靠像素数据分析，其结果显示在多媒体流描述符上的数据处理可以高效地检测到大多数篡改行为。
PDF5 years ago
多元指示信号的时间性舆情垃圾检测
本文介绍一种基于时间的方法，对在线消费者评论进行实时监测，并利用精心选择的指示性信号，设计有效的技术来检测和描述不正常事件，该方法适用于两个不同评论网站的数据集，且快速、有效、实用，可在现实世界的系统中部署。
PDF8 years ago