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CVPR生成式数据集精炼：平衡全局结构与局部细节
本文提出了一种新的数据集蒸馏方法，该方法在将大型数据集蒸馏为生成模型时考虑了全局结构和局部细节的平衡。
PDF2 months ago
EMNLP使用压缩图选择网络在长文档问答中捕获全局结构信息
本文提出了一种基于压缩图选择网络来捕捉全局结构的长文本问答模型，主要集中在长文档问答的证据选择阶段。通过本文的大量实验研究证明，该模型在两个数据集上优于以前的方法。
PDF2 years ago
韵律即舞者：具有全局结构的音乐驱动运动合成
本文提出了一种以音乐驱动的舞蹈合成框架，能够在保证特定舞蹈风格总体结构一致的同时，生成长期与节拍同步的多样运动，包括连贯的姿势，按特定分布的相连动作和整个舞蹈的运动顺序。该框架是一个分层系统，包括位姿、动作图案和编舞级别。其中，LSTM 组
PDF3 years ago
ICCV语义合成图像
提出利用语义布局来综合生成逼真图像的新方法，该方法建立了区域之间的依赖关系并通过动态加权网络实现，既保留了语义区分，同时加强了语义相关性，提高了全局结构和细节的合成质量。
PDF3 years ago
EMNLP一种新型的两阶段框架：从新闻文章中提取带有观点的句子
本文提出了一种新的两阶段框架，使用朴素贝叶斯分类器来提取新闻文章中的观点句，第一阶段使用本地特征对每个句子进行打分，第二阶段使用 HITS schema 来利用文章的全局结构和句子之间的关系。我们证明使用 HITS 显著提高了精度，并且该方
PDF3 years ago
训练单张图像 GAN 的改进技术
本文重点研究了如何从单张图像中学习生成模型，并提出了一些最佳实践，包括同时训练多个阶段以实现更好的结果，并与最先进的基线模型进行了比较。
PDF4 years ago
用于用户身份关联的图神经网络
本文提出了一种基于图神经网络的新型用户身份链接框架，称为 (m)，该框架通过学习社交图中用户的局部和全局特征来预测用户身份链接，并在实际数据集上进行了广泛实验来证明其有效性。
PDF5 years ago
通过程序合成学习神经符号生成模型
本文介绍了一种使用程序表示全局结构的生成模型和利用程序综合生成训练数据的框架，可显著改善生成和补全具有全局结构的图像。
PDF5 years ago
利用三元组实现更加全局准确的降维方法
我们展示了经常使用的降维方法，如 t-SNE 和 LargeVis，不能很好地捕捉低维度嵌入中数据的全局结构，并提出了一种名为 TriMap 的新方法，使用三元组信息来捕获更高级别的结构，通过实验证明 TriMap DR 结果具有明显的优势
PDF6 years ago
ICCVCoupleNet：将全局结构与局部部分相结合用于目标检测
本研究提出了一种名为 CoupleNet 的新型全卷积网络，通过耦合全局结构与局部部分进行目标检测，其中一个分支采用位置敏感 RoI 池化来捕获对象的局部信息，而另一个分支则采用 RoI 池化来对全局和上下文信息进行编码。实验证明该方法具有
PDF7 years ago
ICCV深度度量学习的智能挖掘
本文提出了一种新颖的深度度量学习方法，该方法将三元组模型和嵌入空间的全局结构相结合，依赖于智能挖掘过程以在低计算成本下产生有效的训练样本，通过自适应控制器来加快训练过程的收敛速度，并在实验证明相比其他竞争挖掘方法，我们的方法可以更快地进行更
PDF7 years ago
CVPR基于设施位置法的深度度量学习
该研究利用深度网络以端到端的方式学习表示和相似度度量，在全局测度学习的基础上优化深度测度嵌入，进而获得在分类和检索任务上的最先进表现。
PDF8 years ago