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横版胜于竖版？深入探讨具有安全意义的数字图像的方向性
通过综合方法，该论文识别和系统化了典型采集流程中方向性的成因，衡量了其影响，并且通过正确考虑方向性，改善了现有方法在隐写分析、源追溯和合成图像检测等领域的性能。
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15 days ago
AAPM 深度生成模型学习医学图像统计的大挑战报告
2023 AAPM 颁发的关于深度生成建模学习医学图像统计的特别报告指出需要通过分析相关图像统计数据来评估深度生成模型在医学成像中的性能，另外还发现不同的深度生成模型存在类似的人工瑕疵。
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2 months ago
ECCV
深度分类器一致性：分析学习顺序与图像统计之间的相关性
研究发现，虽然深度分类的建筑变体很多，但是最近的工作发现它们的训练过程存在相似之处，而神经网络不仅收敛到类似的表示，还表现出一种先学习哪些数据实例的经验性一致性。本文提出了一种度量特征分类协议关系的度量标准，并指出，该一致性现象可以映射到研
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3 years ago
简单有效：基于图像统计匹配的领域自适应方法
本文提出了一种用于无监督域适应的方法，通过仅仅匹配源域和目标域的图像统计数据即可实现域适应，不需要其他额外的换架构和超参数，相比于最近的方法，在训练过程中使用更简单的流程来实现当前最先进的性能。
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4 years ago
ECCV
神经结构搜索是否需要标签？
本文介绍了一种无监督神经网络搜索机制 (Unsupervised Neural Architecture Search, UnNAS)，通过对 500 个不同网络结构的有监督或无监督目标进行训练，发现使用图像统计数据替代人类注释标签的效果与
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4 years ago
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