hybrid framework | BriefGPT

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利用自监督学习检测跟踪器错误，以最小人工参与收集始终高质量的物体轨迹
我们提出了一个混合框架，通过将自动化目标跟踪器与少量人工输入相结合，可以持续产生高质量的物体跟踪。我们的方法利用无标签视频上的自我监督学习，学习适合目标物体的表示，并使用该表示主动监视其跟踪区域，并在跟踪器失效时决策是否需要人工重新定位目标
PDF2 months ago
CVPRHIMap: 混合表示学习用于端到端向量化高精度地图构建
我们提出了一个名为 HIMap 的简单而有效的混合框架，可以充分学习和交互点级和元素级信息，生成高清地图。
PDF4 months ago
用于可编程照明计算显微术的混合深度学习和基于物理的神经网络
采用深度模型或物理模型是解决可编程照明计算显微术中逆采样重建问题的两种主流方法。本文结合深度模型和物理模型的优势，提出了一个由三个子神经网络组成的混合框架，在计算显微术中快速解决计算重建逆问题并取得更好的结果。该框架通过深度学习神经网络获得
PDF6 months ago
AIOps 驱动的无监督场景下日志异常检测的增强
本研究提出了一个新颖的混合框架，通过整合无监督策略的创新算法，利用自定义损失函数显著增强了日志异常检测的有效性。实验结果极具潜力，对伪正例的显著减少以及处理原始未经处理的日志的能力等方面具有显著优势，为 AIOps 平台内日志异常检测的进展
PDF8 months ago
基于图神经网络的预测颗粒破碎强度的混合框架
通过使用图神经网络（Graph Neural Networks）来建模颗粒破碎中的颗粒片段之间的连接性，本研究生成了一个大规模的数据集，以促进颗粒破碎的机器学习研究，并通过一个基于图神经网络的混合框架来预测颗粒破碎强度，最后通过与传统机器学
PDFa year ago
ICLRSynthpop++: 一个生成国家级合成人口的混合框架
该研究介绍了一种新型的混合框架 SynthPop++，该框架可以将来自多个现实调查的数据（具有不同且部分重叠的属性集）组合起来，生成具有真实比例的合成人口，该方法可以用于在印度进行感染病例的代理建模。实验结果表明，我们的合成人口可以在城市、
PDFa year ago
MM基于预测 GAN 的混合联邦分割学习多目标优化
本文提出了一种混合联邦分裂学习框架来利用联邦学习与分裂学习的优势，在无线网络中将多工器并行更新和灵活的分裂相结合，并采用预测生成对抗网络算法对多目标优化进行求解。实验结果表明，该算法在找到帕累托最优解方面优于其他算法，并且所提出的 HFSL
PDF2 years ago
MM响应式答案集编程
本文提出了一种将 Logic Production System (LPS) 中的 Kernel（KELPS）系统地映射成 Answer Set Programming (ASP) 的方法，并以一个新的有限模型变体 n-distance K
PDF3 years ago
通过记忆增强流重构和流引导帧预测的混合视频异常检测框架
本文提出了 $ ext {HF}^2$-VAD，这是一个混合框架，无缝地融合了流重建和帧预测，以处理视频异常检测。通过使用多级内存模块和跳过连接的自动编码器为正常光流模式进行记忆来识别异常事件，并且利用条件变分自动编码器，根据先前的几个帧预
PDF3 years ago
全知视频超分辨率
该研究提出了一种全知框架来实现视频超分辨率，不仅利用前面的 SR 输出，还利用当前和未来的 SR 输出，该框架在客观指标、主观视觉效果和复杂度等方面优于现有的方法。
PDF3 years ago
物理结合的卷积循环神经网络用于动态系统的源识别和预测
本文介绍 PhICNet 的混合框架，将基于物理的数值模型与深度学习结合，实现源识别和预测。实验结果表明，该模型可以长时间预测动态和确定外部引力源。
PDF4 years ago
融合基于物理和深度学习模型的预测
本研究提出一种利用深度学习算法和基于物理性能模型的信息相结合的方法，针对实际场景下复杂的关键安全系统进行预测，实验结果表明这种混合框架比仅依靠数据驱动方法能够将预测范围延长近 127％。
PDF4 years ago
Chameleon: 机器学习应用的混合安全计算框架
Chameleon 是一个独特的混合框架，它通过组合基于加性秘密共享的协议和通用秘密函数评估协议的优点来实现双方合作计算功能；其支持具有签名定点数的向量点积，可用于高效加密数据的挖掘和分类。研究结果显示，与 Microsoft Crypto
PDF6 years ago