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A (G) I 挑战，奥罗伯洛斯模型中的控制论复苏之一
通过从绘画中理解和从语言描述中生成类似的东西的挑战，本文旨在突出当前人工智能方法的优点和不足，提出结合控制理论和模式匹配的新的方法
PDF4 months ago
HyenaPixel：基于卷积的全局图像上下文
使用基于卷积的 Hyena 注意力替代方法，在图像分类中实现竞争力的 ImageNet-1k top-1 准确率，同时超过其他大核网络，并结合注意力进一步提高准确性。
PDF4 months ago
视网膜映射提高卷积神经网络的鲁棒性
通过整合视网膜映射到深度卷积神经网络中，可以提高图像分类和定位性能，特别是对于孤立对象的图像缩放和旋转。此外，视网膜映射网络在分类任务上取得了可比较的性能，并在转换的视网膜中心位移时表现出了改进的分类定位能力。这些发现表明，视网膜映射对于重
PDF4 months ago
跨视觉数据集中静态图像的 BOLD fMRI 时间序列编码：人类视觉的初步研究
使用功能性磁共振成像（fMRI）对不同图像数据集进行复杂性特定的图像分类，研究神经活动与视觉相关的差异，发现并比较了不同网络模型在多类别分类中的性能，建立了研究人类大脑对不同复杂度图像反应的基准。
PDF10 months ago
一个有着多样真实场景的分类去反射数据集
本研究提出了一个新的、基于实际场景并分类的反光去除数据集，通过对多种反光类型的分析和对数据集上多种反光去除方法的测试，表明现有反光去除方法对于模糊反射有良好的表现，但对于其他类型的反光则很难得到令人满意的结果。我们相信我们的数据集可以帮助开
PDF3 years ago
KS (conf): 一种轻量级的测试方法，用于检测 ConvNet 是否在其规格之外运作
描述 KS（conf）的程序来检测计算机视觉系统在训练数据分布之外的情况下的操作，主要步骤是对预测置信值的分布应用经典的 Kolmogorov-Smirnov 检验，研究表明此程序可靠地检测到规格外的情况。
PDF6 years ago
BAM！Behance 艺术媒体数据集：超越摄影的识别
本文介绍了使用 Behance 数据集为基础，对艺术画作图片进行分类的方法，并尝试对艺术风格的预测，改进现有的物体分类器和进行视觉领域适应的研究，以此推动机器对艺术图片的认知和分类。
PDF7 years ago
卷积神经网络进行高分辨率语义标记
本文介绍卷积神经网络在图像语义分割领域的应用，通过深入研究相关架构，提出了更加高效和灵活的 CNN 框架，能够在高分辨率航空影像语义分割任务中取得更好的性能表现。
PDF8 years ago
无备件：共享零件探测器进行图像分类
该研究旨在使用独特部分的表征方法对图像进行分类，通过对选定部分的回溯分析表明，除了类别部分以外，来自背景上下文和其他图像类别的部分也可以提高分类性能。为了实现部分在所有类别之间的共享和优化，提出了一种基于 AdaBoost 的算法来共同优化
PDF9 years ago