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gaussian kernels
搜索结果 - 6
高斯核的配对排名
本文通过开发新颖的预言不等式，针对正则化成对排序的高斯核算法，推导出在输入空间具有一般盒计数维度假设的情况下，结合噪声条件或标准光滑条件下，高斯排序估计器的快速学习速率，进而提高现有估计的理论分析水平，表明输入空间的低内在维数有助于实现速率
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a year ago
CVPR
重新思考卷积网络对物体计数的空间不变性
本文提出使用高斯卷积核来代替原来的卷积滤波器，以估计密度地图中的空间位置，以达到激励密度地图生成过程并克服注释噪声的目的。我们的研究为后续研究指明了新的方向，应该研究如何适当放松过分严格的基于像素级空间不变性的对象计数。我们在 MCNN，C
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2 years ago
ICCV
设计用于深度盲图像超分辨率的实用退化模型
本文提出了一种更复杂但实用的退化模型，其中包括随机混合的模糊，下采样和噪声退化，以达到改善单图超分辨率方法的实用性的目的。实验结果表明，这个新的退化模型可以显著改善深度超分辨率方法的实用性，为真实的单图超分辨率应用提供了一种强有力的替代解决
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3 years ago
通过学习平滑的密度函数实现可证明的鲁棒分类
通过利用神经网络逼近高斯核的能量函数并借此在随机噪声下进行稳健分类问题，本文提出了经验贝叶斯平滑分类器并在随机平滑框架下进行了理论研究，并在 MNIST 数据集上进行了测试，通过对抗训练和以所学平滑密度为基础的走 - 跳采样，实现了比经验防
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4 years ago
CVPR
高斯时空感知网络用于动作定位
本文提出一种新的视频动作定位框架，使用高斯核实现动作提案的动态时间尺度优化，通过学习一组高斯核对动作的时间结构进行建模，取得了目前最好的检测结果。
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5 years ago
AAAI
面向实时物体检测的训练时友好的网络
本论文提出了一种名为 TTFNet 的训练时间友好型网络，可在保持具有状态 - of-the-art 性能的情况下，将训练时间缩短七倍以上，并且可以快速进行目标检测，方法是使用高斯核对训练样本进行编码，以实现在训练时间，推理速度和准确性之间
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5 years ago
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