hierarchical features | BriefGPT

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DGDNN: 股票走势预测的解耦图扩散神经网络
本文提出了一种基于图神经网络的动态股票图学习方法，通过自动构建具有动态性的股票图，并通过广义图扩散过程学习股票之间的依赖关系，进而采用一种解耦表示学习方案获取股票的层次性特征，实验结果表明该方法在建模股票间和股票内部动态性方面具有显著的改进
PDF6 months ago
简洁高性能的纯视觉变换语义分割
通过对简单的 Vision Transformer（ViT）模型进行高性能的分割实验，本文提出了 PlainSeg 和 PlainSeg-Hier 两种简洁高效的模型，包括了最后一个特征图的 3x3 卷积和 Transformer 编码器或
PDF9 months ago
超锐利：使用残差稠密网络进行单幅图像超分辨率研究
该研究使用 Residual Dense Networks（RDN）架构并分析了其组件的重要性，通过利用原始低分辨率（LR）图像的分层特征，该架构实现了卓越的性能，具有四个主要块，包括作为核心的残留密集块（RDB），并通过使用各种损失指标的
PDFa year ago
ECCVFRT-PAD：基于人脸相关任务驱动的有效呈现攻击检测
该论文介绍了一种利用人脸相关任务先验知识来提高 Presentation Attack Detection (PAD) 的泛化能力的方法，该方法包括引入人脸相关任务的特征、设计跨模态适配器以重新映射特征并使用卷积神经网络 (CNN) -ba
PDF3 years ago
DeepI2I：通过 GAN 传递实现深层次图像到图像的翻译
DeepI2I 为一种新的基于深度学习和层级特征的图像翻译方法，采用转移学习技术和适配器网络解决了高分辨率瓶颈和对小数据集性能较差的问题，在三个数据集上的实验结果表明可以显著提高多类别图像翻译的性能。
PDF4 years ago
可变形非局部网络用于视频超分辨率
本文提出了一种新颖的变形非局部网络（DNLN），其是一种非基于光流的方法，旨在通过采用变形卷积并在特征级别提高其自适应对齐能力来恢复高质量的视频超分辨率帧。通过利用非局部结构捕捉参考帧和对齐的相邻帧之间的全局相关性并同时增强对齐帧中的所需细
PDF5 years ago
图像恢复的残差稠密网络
本文提出了一种新的残差密集网络（RDN），该网络从卷积层中充分利用层级特征，引入残余密集块（RDB）来提取丰富的局部特征，并允许直接连接，通过局部特征融合，以自适应地学习全局的分层特征。用于单张超分辨率、高斯图像去噪、图像压缩伪影去除和图像
PDF6 years ago
单张磁共振图像超分辨率的通道分离网络
本研究提出了利用通道分割网络（CSN）来缓解深度学习模型的表达负担，从而提高医学磁共振图像的空间分辨率。在各种磁共振图像（包括质子密度（PD）、T1 和 T2）上进行了广泛的实验，证明了所提出的 CSN 模型在单张图像超分辨率方面比其他最先
PDF6 years ago
CVPR图像超分辨率残差密集网络
本文提出了一种新型的残差稠密网络 (RDN)，该网络通过引入残差稠密块 (RDB) 来充分利用原始低分辨率图像的层级特征，并通过局部特征融合和全局特征融合来稳定更广泛的网络培训，进而在基准数据集上展示了 RDN 相对于现有最先进的方法所取得
PDF6 years ago
使用局部误差的深度监督学习
本文提出通过引入本地误差和随机辅助分类器来优化深度网络中的学习机制，旨在解决反向传播算法中存在的反应延迟和与生物神经网络的学习机制的矛盾。实验证明，该方法效果优于反馈对齐学习技术，并强调了其潜在的生物学机制和在定制硬件上的应用前景。
PDF7 years ago
ICML从生成模型学习分层特征
本文证明已有的变分方法无法很好地训练分层潜变量模型，并且提出了一种不依赖先前知识、能够在多个自然图像数据集上学习高度可解释和分解分层特征的替代架构。
PDF7 years ago
CVPRFastMask: 一键分割多尺度物体候选区
本文提出了一种新的分段建议框架 FastMask，该方法利用深度卷积神经网络中的分层特征一次性分割多尺度对象，并在 MS COCO 基准测试中取得了优于现有方法 2-5 倍的平均检出率，同时可以在接近实时的速度下对 800 * 600 分辨
PDF8 years ago
双深度网络视觉跟踪
本文提出了一个用于视觉跟踪的双网络模型，利用不同深度网络层次上的结构进行层次特征的提取，通过层次特征和边缘检测器相结合，进一步嵌入目标周围局部细节，并对其进行在线更新和独立分量分析，实现了对物体的精确跟踪。在大型基准数据集上进行的定量和定性
PDF8 years ago
使用学习的分层特征进行视频跟踪
该论文提出了一种基于层次特征学习的视觉目标跟踪方法，通过使用两层卷积神经网络实现对多样化运动模式的特征离线学习，并通过域自适应模块实现对具体目标的个性化在线特征调整，提高了在复杂运动转换和外观变化情况下的视觉目标跟踪性能。
PDF9 years ago