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关键词hand-crafted features

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基于全身运动跟踪的特征工程和端到端深度学习在自闭症谱系障碍评估中的比较
评估自闭症谱系障碍的动作学分析方法，比较手工制作特征和端到端模型在虚拟现实环境的有效性，结果显示端到端模型在动作一致性方面表现更好，但手工制作特征在特定任务方面表现出色。
PDF7 months ago
变化检测需要变化信息：改进深度三维点云变化检测
本文提出了一种基于 3D 点云数据的变化检测方法 ——Encoder Fusion SiamKPConv 网络，通过对 Siamese KPConv 网络提供手工特征和变化相关特征，该方法在提高交并比的同时，避免了栅格化过程中的信息损失，优
PDFa year ago
ACL将预训练语言模型与手工特征结合用于无监督词性标注
本研究提出了一个神经条件随机场自编码器模型，能够直接使用 ELMo 词汇表示并同时将手工设计特征加入到解码器中，实现无监督的 POS 标注任务，并在多语言大型数据集上取得了显著优势。
PDF2 years ago
AAAILSTM-SAKT: 基于 LSTM 编码的类 SAKT Transformer 用于知识追踪
本文介绍了在 Kaggle 进行的 Riiid! Answer Correctness Prediction 竞赛中排名第二的解决方案，其中指出了现有的基于 Transformer 的模型存在问题，并提出了使用 LSTM 得到查询 / 键
PDF3 years ago
多模态语音情感识别和歧义解析
本研究采用基于特征工程的方法来解决语音情感识别的问题，并通过提取八个手工特征，将问题形式化为多分类问题。通过比较传统机器学习分类器和深度学习模型的表现，我们表明轻量级的基于机器学习的模型在使用少量手工特征时能够实现与当前的深度学习方法相媲美
PDF5 years ago
ICCV动作识别的深度卷积特征多核学习
采用多核支持向量机和多流深度卷积神经网络相结合的方法，在多个方面如摄像机视角、视频质量等具有挑战性的 HMDB-51 数据集上，实现了接近最先进技术的 51 种活动识别问题的性能，同时也表现出人类级别的视觉理解能力，并且结合了改进的稠密轨迹
PDF7 years ago
CVPR协同描述符：卷积映射进行预处理
本研究提出了一种协同描述符的新概念，通过使用卷积地图作为手工特征的输入，我们达到了深度学习和手工特征之间的协作。实验结果表明，在多类目标识别和汽车检测方面，性能分别提高了 17.06％和 24.71％。这一简单的框架应该可以得到继承来提高图
PDF7 years ago
CVPR多尺度深度和手工特征融合的散焦估计统一方法
本文提出了一种基于深度学习卷积神经网络、手工特征以及多尺度图像分割的图片清晰度评估方法，该方法在针对不同特征之间的不足之处进行了全面的分析，在测试中较其他同类算法表现更优秀，可以应用于图像分割、模糊放大、图像生成和三维估测领域。
PDF7 years ago