geometric relationship | BriefGPT

关键词geometric relationship

搜索结果 - 5

循环神经网络中的几何稀疏化
稀疏化技术在大规模神经模型运行中减少计算成本的常用方法之一。本文提出了一种新的循环神经网络（RNNs）稀疏化技术，称为模量规则化，结合幅值修剪。通过使我们的规则化术语明确成几何形式，我们首次对我们的神经网络的期望稀疏架构进行了先验描述。验证
PDF24 days ago
Shape-IoU：更准确的考虑边界框形状和尺度的度量标准
提出了一种关注边界框自身的形状和大小的边界框回归方法，通过 Shape IoU 方法计算损失，有效改进了检测性能，并在不同的检测任务中表现出色。
PDF6 months ago
使用多层蒙版进行单目深度和自我运动的无监督学习
本文提出了一种新的基于单目视频多个掩模的无监督深度和自我运动学习方法，该方法通过几何关系过滤了不匹配的像素，提高了无监督学习的效率和准确性，并在 KITTI 数据集上表现良好。
PDF3 years ago
RTM3D：自动驾驶中利用物体关键点进行单目实时三维检测
该论文提出了一种高效准确的单目三维检测框架，通过预测图像空间中的九个三维边界框透视关键点，利用三维和二维透视的几何关系恢复三维空间中的物体属性，无需外部网络或监督数据，实现基于单目图像的实时三维检测。
PDF4 years ago
堆叠胶囊自编码器
本研究介绍了一种使用几何关系推断物体的无监督胶囊自编码器（SCAE）。通过该模型，可以恢复物体的各部分的姿态和存在性，并且其物体胶囊存在性与物体类别高度相关，从而在 SVHN（55％）和 MNIST（98.7％）上实现最先进的无监督分类结果
PDF5 years ago