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表格数据生成模型的内在机制：超参数调优的强大影响
通过在 16 个数据集上进行全面评估，我们研究了数据集特定的超参数、特征编码和架构调整对于五个最新模型家族在表格数据生成方面的影响。我们提出了一个减少的搜索空间以便进行快速优化，实现了几乎相同性能但显著降低成本。我们的评估表明，对于大多数模
PDF16 days ago
能量模型训练中的相变级联
我们研究了能量驱动的生成模型 Restricted Boltzmann Machine（RBM）中的特征编码过程，通过简化的体系结构和数据结构的分析研究以及对真实数据集的实际训练的数值分析，我们追踪了模型的权重矩阵通过奇异值分解的演化，揭示
PDFa month ago
PillarNeXt：通过引入 Voxel2Pillar 特征编码和提取多尺度特征改进 3D 检测器
提出的 PillarNeXt 方案利用多线 LiDAR 和基于点云的三维探测器，在自动驾驶中提取多尺度特征，并通过特征编码、骨干网络和网络结构改进来优化性能。
PDF2 months ago
NOAH：学习图像分类的成对对象类别注意力
提出了一种名为 Non-glObal Attentive Head (NOAH) 的特征编码方法，利用一种新的点积注意力机制（pairwise object category attention，POCA）来提高各种类型深度神经网络的图像分
PDF5 months ago
CVPR面向实时激光雷达全景分割的中心聚焦网络
为了实现准确且实时的 LiDAR 全景分割，引入了一种新的中心聚焦网络（CFNet），其中包括了中心聚焦特征编码（CFFE）和快速中心去重模块（CDM），在 SemanticKITTI 和 nuScenes 全景分割基准测试中性能优于现有方
PDF8 months ago
PeP: 统一点云任务的点增强绘画方法
我们提出了一个新的 PeP 模块，结合了一个精细的点绘制方法和基于语言模型的点编码器，实验证明我们的 PeP 在语义分割和物体检测方面性能卓越。
PDF9 months ago
基于移动视觉变压器的视觉目标跟踪
使用 MobileViT 作为骨干网络并采用融合模板和搜索区域表示的新方法，我们提出了一种轻量级、准确和快速的跟踪算法。实验结果表明，我们的基于 MobileViT 的追踪器 MVT 在大规模数据集 GOT10k 和 TrackingNet
PDF10 months ago
用于高效物体跟踪的可分离的自注意力与混合注意力变换器
本文提出了一种用于轻量级追踪的高效自适应混合注意力变压器架构，实现了对相关轻量级追踪策略的显著改进，达到了先进的性能，在多个数据集上运行时帧率较高，参数量较小。
PDF10 months ago
特征编码对恶意软件分类可解释性的影响
研究探究特征编码技术对可解释人工智能算法的影响，发现在恶意软件分类数据集中，使用 One Hot Encoding（OHE）方法相对于使用 Label Encoding（LE）方法，虽然性能略差，但它提供了更详细的解释，深入探索全局和局部上
PDFa year ago
基于多头膨胀编码器的深度学习框架，用于多参数磁共振成像增强子宫颈癌分割
本文提出了一种新的多头框架，使用扩张卷积和共享残差连接来对多参数 MRI 图像进行分开编码，以及进行了一系列架构实验来评估基于多参数输入信道和特征编码配置的肿瘤分割性能。
PDFa year ago
二元辐射场
本文提出了一种存储效率高、能够编码局部特征的二进制辐射场表示，其二进制化策略让我们能够使用高度紧凑的特征编码来表示功能网格，并显著减小存储器的大小。在静态场景的重建性能上，我们的模型可以达到令人印象深刻的结果。
PDFa year ago
场景间密集对应的无监督特征学习
通过无监督学习从大量未标记图像路径中学习特征，对像素进行编码，并进行空间池化以获得补丁层特征，然后将学习到的特征顺畅地嵌入到多层匹配框架中，得到了与最先进的方法相比在准确性和计算效率方面均优于 SIFT flow 等的匹配模型，并分析了字典
PDF9 years ago
ICCV多光谱掌纹编码和识别
本文提出了一种用于多光谱掌纹特征编码和匹配的方法，并设计了二进制哈希表结构以实现在大型数据库中有效匹配，经过综合实验验证，该方法在识别和验证场景下均表现出比现有最先进方法更为出色的性能表现，产生的误差率分别为 0.003％和 0.2％，证明
PDF10 years ago