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disentangled feature learning
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DVANet:多视角行为识别中视角和动作特征的解耦合
提出一种新颖的多视图动作识别方法,通过可学习的变换器解码查询和两个监督对比损失将学习到的动作特征与视图信息分离,从而显著提高了多视图动作识别的性能。
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7 months ago
使用 Dirichlet VAE 学习可解释胸部 X 射线分类的分离表示
本研究探讨了在胸部 X 射线(CXR)图像的学习中使用 Dirichlet 变分自编码器(DirVAE)来学习分离的潜在表示。通过对多标签分类任务的执行, DirVAE 模型学习的多模态潜在表示的预测能力得到了研究,结果表明 DirVAE
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a year ago
ECCV
学习分离特征表达式进行混合失真图像修复
本文提出了一种基于分解特征学习的混合扭曲图像恢复方法,即利用特征分离及特征聚合模块,实现了不同混合扭曲的特征级分而治之,并在实验证实了该方法的有效性。
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4 years ago
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