end-to-end manner | BriefGPT

关键词end-to-end manner

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基于上下文线索的语音事件提取
我们介绍了一种从语音信号中提取事件的新方法 ——Speech Event Extraction (SpeechEE)。我们提出了一种序列到结构生成范例，可以在端到端的方式上从语音信号中生成事件，并利用语音识别转录作为上下文线索的生成方法。实
PDF5 months ago
基于知识增强的多角度视频表示学习，用于场景识别
我们提出了一种新颖的双流框架，从多个角度（即时间和非时间角度）建模视频表示，并通过自蒸馏方式将两个角度融合在一起，在视频场景识别任务中自然引入知识。我们的实验结果表明，我们提出的方法是有效的。
PDF6 months ago
联合注视位置与注视物体检测
该论文提出了一种高效有效的联合注视位置检测（GL-D）和注视对象检测（GO-D）方法，通过统一的单阶段流水线同时检测人类注视位置和注视对象，实现了全面端到端的联合，进一步提高准确率。
PDF10 months ago
ECCV可变形注意力流在单阶段虚拟试衣中的应用
通过 Deformable Attention Flow 实现 virtual try-on 的 end-to-end 模型，同时处理衣服变形和身体融合问题，最终达到以高度真实感展示 virtual try-on 的结果。
PDF2 years ago
EMNLP将方面情感四元组预测转化为释义生成
本文提出了基于语义生成以及 ASQP 任务的方案，能够通过一个句子实现四个情感因素的预测，从而揭示一个更全面的方面级别情感结构。同时该方案可以以端到端的方式从生成的角度来解决 ASQP 任务，充分利用情感元素的语义信息，取得了很好的实验效果
PDF3 years ago
ICCVMSR-GCN：多尺度残差图卷积网络用于人类运动预测
本文提出一种新的多尺度残差图卷积网络（MSR-GCN），以端到端的方式进行人体姿态预测，该方法在细到粗的尺度上提取特征，然后在粗到细的尺度上进行特征的组合和解码，通过在所有预测姿势上施加中间监督来强制网络学习更具代表性的特征，实验证明该方法
PDF3 years ago
ACL利用自监督和判别式训练进行超出范围意图检测
本文提出了一种全面端到端的方法来训练超出范围意图分类器，该分类器可以直接应用于测试任务，并对四个基准对话数据集进行了广泛评估，观察到了超过最先进方法的显着改进。
PDF3 years ago
ICCVRANet：用于快速视频对象分割的排名关注网络
这篇论文提出了一种在线学习技术与匹配传播相结合的 Ranking Attention Network 方法，以端到端的方式学习像素级的相似度和分割，并使用新颖的排序注意力模块自动排名和选择这些映射，从而显著提高了半监督视频对象分割的准确性和
PDF5 years ago