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自动驾驶中的图像分割和缺陷检测的光子加速器
光子计算能够比传统数字硬件更快速、更节能地进行深度神经网络（DNN）推断。本文研究在光子加速器上的图像分割，探讨了最适合光子加速器的图像分割 DNN 架构类型，以及在光子加速器上执行不同图像分割模型的吞吐量和能效，并讨论相关的权衡。特别地，
PDF9 months ago
深度神经网络与人类之间的色彩感知差异
深度神经网络（DNN）在图像分类和物体识别任务中的表现令人印象深刻，然而它们对于颜色知觉等人类视觉基本方面的捕捉程度仍不清楚。本研究使用新型实验评估了 DNN 颜色嵌入的感知一致性，并通过在线调查评估了这些算法如何预测人类的颜色相似性判断。
PDF10 months ago
深度神经网络二分类的噪声敏感性和稳定性
通过研究 DNN 分类器的布尔函数序列的噪声敏感性，深入理解了常见 DNN 模型中观察到的非鲁棒现象，并探讨了两种标准 DNN 架构（完全连接和卷积模型）在高斯权重下的特性。
PDFa year ago
图像去噪方法比较
本文通过对不同应用的合成和真实世界数据集中的各种去噪方法进行比较，旨在调查现有去噪技术的适用性，并从数量度量、视觉效果、人工评分和计算成本等四个不同角度对其进行评估，我们实验的结果显示，除了 DNN 模型表现出的物体检测和许多关键点检测方面
PDFa year ago
深度说话人嵌入架构中的残差信息
本文介绍了针对六个最新高性能的 DNN 体系结构提取出的演讲者嵌入的分析，重点关注它们能够从语音信号中真正区分讲话者身份的程度。结果表明，这些嵌入的区分能力非常高，但在所有已分析的体系结构中，残余信息仍呈现为与录音条件、语言内容和话语持续时
PDFa year ago
彩票 “中奖券” 真的中了大奖吗？—— 对 “中奖券” 的合理性检验
本文重新定义了 Lottery Ticket Hypothesis 的概念，并通过大量实验进一步证明了优化超参以及架构特性和中奖模型的相关性，提出了相应的参数设置指南，以促进 Lottery Ticket Hypothesis 领域的研究进
PDF3 years ago
利用多个记号、片段和上下文信息表征的深层对话行为识别
本研究旨在通过考虑不同层级的 tokens 和在历史对话中上下文信息的丰富表达，探索生成更加信息丰富的对话结构代表，我们通过组合最佳的方法，在 SwDA 和 MRDA 上取得了超越以往最佳结果，并在 MRDA 上超越了人类的表现水平。
PDF6 years ago
LabelFusion: 一种用于生成带混杂场景的真实 RGBD 数据地面实况标签的流程
本文介绍了一种通过 RGBD 相机采集物体的多角度视频，结合现有的重构技术生成 3D 稠密重构，并利用人类辅助 ICP 拟合物体网格标注的方法，从而快速生成高质量的 RGBD 数据集，该数据集可用于代替现有数据集，以加强深度神经网络训练，使
PDF7 years ago
ICLRSqueezeNet: 50 倍减少参数和 < 0.5MB 模型大小，达到 AlexNet 级别的准确性
该研究提出了一种名为 SqueezeNet 的小型深度神经网络结构，采用模型压缩技术，其参数数量不到 AlexNet 的 50 倍，在 ImageNet 数据集上实现了与 AlexNet 相当的精度，压缩后小于 0.5MB。
PDF8 years ago