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多维图像去噪方法的全面比较
本研究比较了超过 60 种图像去噪方法，其中 BM3D 方法在各种去噪任务中展现出了有效性和高效性，同时发现多种 DNN 模型能够在对抗真实数据的去噪任务中展现出最优的性能。该研究还引入了一个新的彩色图像和视频数据集用于基准测试。
PDF4 years ago
IJCAI微调不够用：一种简单而有效的用于 DNN 模型去水印的攻击方法
本文提出了一种新颖的水印去除攻击方法，能够有效和盲目地破坏水印模型对水印样本的记忆，实现了水印去除，并且提出了一种轻量级的微调策略，以提升模型性能和现有水印的鲁棒性。
PDF4 years ago
深度神经网络训练中数据阻塞的分析与减轻
本文针对输入数据管道对训练 DNN 模型的影响展开研究，使用 DS-Analyzer 工具精确测量数据阻塞时间，提出 CoorDL 数据加载库来缓解数据阻塞问题，并在多个 DNN 模型、数据集、硬件配置上进行验证，结果显示相对于 DALI
PDF4 years ago
DAPPLE：一个用于训练大模型的流水线数据并行方法
提出了一种称为 DAPPLE 的同步训练框架，它将数据并行和管道并行相结合，采用新颖的并行化策略规划器解决了分区和放置问题，并探索了数据和管道并行的最佳混合策略。与 GPipe 相比，DAPPLE 运行时间提高了 1.6 倍的训练吞吐量，并
PDF4 years ago
AAAI低功耗 CNN 加速器设备上多模态情感分析的超级字符方法
本篇论文介绍了一种在低功耗、低成本计算平台 CNN-DSA 上实现超级字符方法（Super Characters method）并利用多模数据（text plus tabular data）的方法，以解决在部署 NLP 系统中所面临的高功耗
PDF4 years ago
NAIS: 自主驾驶中的神经体系结构与实现搜索及其应用
本论文提出一种名为 “神经结构和实现搜索（NAIS）” 的设计方法，该方法应用于深度神经网络 (DNN) 和实现优化方面，以提高开发生产率和效率。同时，论文还讨论了该方法在 FPGA 和 GPU 上的应用以及在自动驾驶领域的研究机会。
PDF5 years ago
一个基于盲水印的框架来保护 DNN 知识产权：如何证明你的模型属于你
本研究提出了一种基于盲水印的知识产权保护（IPP）框架，通过将特定标签赋予普通样本并将其与独占标志组合生成水印来保护深度神经网络模型的知识产权，并成功验证了其安全性、可行性和鲁棒性，与创建者身份建立了明确的联系，有效应对了逃避攻击和恶意主张
PDF5 years ago
CVPRSuperTML：用于结构化表格数据的二维词嵌入
本文提出了 SuperTML 方法，通过采用两维度嵌入超级字符的思想，将表格数据进行二维嵌入，然后使用 fine-tuned 二维 CNN 模型来解决分类问题。实验结果表明，该方法在大型和小型数据集上都取得了最先进的结果。
PDF5 years ago
CaTDet: 用于视频中高效目标检测的级联跟踪检测器
本文提出了一种名为 CaTDet 的系统，它通过利用视频中的时间相关性加快物体检测的速度。该系统由两个 DNN 模型和一个额外的跟踪器组成，用于预测历史检测的感兴趣区域，并使用设计用于延迟关键视频应用的新度量 mean Delay（mD）。
PDF6 years ago
使用自动数据流图分区支持非常大的模型
Tofu 是一个系统，它可以将超大的 DNN 模型分割到多个 GPU 设备上以减少每个 GPU 的内存占用，该系统采用数据流图的方式透明地与 MXNet 等通用深度学习平台配合使用，通过一种描述算子语义的简单语言，实现自动划分。通过递归搜索
PDF6 years ago