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AAAI边界敏感息肉分割
我们提出了一种新的针对息肉分割的边界敏感框架 Polyper，该方法通过使用形态操作符从初始分割图中提取边界和息肉区域，设计了边界敏感注意力机制，集中于利用内部息肉区域的特征增强边界附近的特征，以生成良好的分割结果，并在多个数据集上达到了最
PDF7 months ago
ReContrast：通过对比重构实现领域特定的异常检测
本文提出了一种名为 ReContrast 的 UAD 方法，通过特征重构和对整个网络进行优化，实现了对目标领域的训练和检测能力，实验结果表明该方法在工业缺陷检测和医学图像 UAD 任务中具有优越性。
PDFa year ago
浅层解码器的非对称神经图像压缩
本文采用浅层甚至线性解码变换的方法来缩短神经图像压缩的解码复杂度，并通过加强编码器网络和迭代编码来提高压缩性能与解码复杂度之间的平衡，从而实现与传统 ME-Scale 超先验结构相当的失真压缩性能，同时将总解码复杂度降低 80％。
PDFa year ago
通过掩码重构无监督预训练双向语音编码器
提出了一种使用掩蔽重构损失进行预训练语音表示的方法，实现了双向预训练编码器网络在典型的双向语音识别模型中的直接使用。该方法在 LibriSpeech 和 Wall Street Journal 语料库上的实验表明，预训练、掩蔽段、领域适应都
PDF4 years ago
ICCV上下文感知图像抠像：同时估计前景和 Alpha 值
本研究旨在提出一种上下文感知的自然图像抠图方法，通过使用两个编码器网络来提取本地特征和全局上下文信息，以同时估计前景和 alpha 遮罩。
PDF5 years ago
使用基于物理环境的状态表示学习对物体集合进行操作
提出了一种基于模拟器状态信息用于面向多物体的机器人学习的方法：通过训练一对编码器网络来捕捉潜变量空间中的多物体状态信息，其中一个编码器是卷积神经网络，另一个是图神经网络状态编码器，这使得我们的系统能够操作现实世界中的 RGB 图像，有效地进
PDF5 years ago