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MonoMAE：通过深度感知掩蔽自编码器增强单目 3D 检测
利用具有遮罩的自编码器实现了单目三维物体检测，通过遮罩和重建特征空间中的物体来解决物体遮挡的问题，并学习到了丰富的三维表示，具有出色的检测性能和泛化能力。
PDF2 months ago
检测多模式机器翻译的具体视觉符号
通过多模式机器翻译 (MMT) 系统中的视觉定位和屏蔽的挑战，我们提出了用于检测和选择与视觉有关的文本令牌进行屏蔽的新方法，包括自然语言处理 (NLP) 检测、目标检测检测和联合检测 - 验证技术。我们还引入了选择已检测到的令牌的新方法，包
PDF4 months ago
MaDi：学习遮蔽干扰项以实现视觉深度强化学习的泛化能力
MaDi 是一种基于奖励信号学习屏蔽干扰的算法，通过使用一个轻量级的神经网络生成动态的遮罩，让深度强化学习代理能够集中学习任务，从而改善了代理的焦点和泛化能力。
PDF6 months ago
基于范数的变压器的序列长度无关普适性界
该研究提供了一种不依赖输入序列长度的基于规范化的 Transformer 架构的广义化界限，并使用基于覆盖数的方法证明了该界限。我们使用三种新颖的覆盖数界限来上界 Transformer 的 Rademacher 复杂性，并展示了这种广义化
PDF9 months ago
增强子模型以提升主模型
本文提出了一种名为 AugSub 的新型正则化使用方法，该方法包括两个模型：主模型和子模型。 AugSub 通过缓解自蒸馏 Loss 类似的松弛损失函数对抗效应来实现额外正则化的好处；本文进一步验证 AugMask 在不同的培训配方中的有效
PDFa year ago
ICLRVision Transformer 的 MixPro 数据增强方法：利用 MaskMix 和渐进式注意力标注
提出了一种新的数据增强方法 MixPro，结合了 MaskMix 和 Progressive Attention Labeling 技术，可以提高基于视觉变换器（ViT）的各种模型的性能，增强其鲁棒性和可迁移性。
PDFa year ago
掩蔽连体卷积网络
本文研究掩蔽 Siamese 网络在卷积神经网络下的问题，并提出多个经验设计来逐渐解决这些问题。该方法在低样本图像分类上表现有竞争力，并在目标检测基准测试中优于以前的方法。
PDF2 years ago
无监督异常检测和定位的自监督遮掩
这篇论文提出了一种名为 “自监督遮盖” 的无监督异常检测和定位方法，通过随机遮盖和恢复来扩展基于重建的异常检测架构，并引入了渐进式遮盖细化方法来进一步提高检测和定位效率和效果。
PDF2 years ago
遮挡特征蒙版的端到端遮挡人脸识别
采用端到端的神经网络方法，动态学习 mask，清除深度卷积网络中存在的遮挡干扰，并构造大量遮挡人脸图像，提高了人脸识别在遮挡情况下的准确性。
PDF3 years ago
ACL探索无监督的预训练目标对机器翻译的影响
本文研究无监督跨语言预训练在神经机器翻译中的应用，通过对编码器输入进行屏蔽或者基于上下文重新排序和替换等不同预训练方法的比较，发现无监督机器翻译对预训练目标的敏感度较高，与有监督机器翻译相比，更需要具有强大跨语言能力的编码器模型。
PDF3 years ago
ACLPROST: 物体的时空物理推理
我们提出了一个名为 PROST 的新探测数据集，用于探索物体的物理推理。通过分析我们发现，目前最先进的预训练模型在物理推理方面仍存在局限性，这表明预训练模型对于物理交互的理解能力受到了真实世界经验的限制，因此我们希望通过强调这些局限性来促进
PDF3 years ago
基于展开迭代相位重建的端到端语音分离
本研究提出了一种基于深度学习的端到端方法用于解决单通道无特定说话人的多人语音分离问题，通过利用时间 - 频率的掩蔽，短时傅里叶变换以及它的逆变换嵌入到深层网络中，通过在重建信号上直接计算损失函数来解决之前存在的位移不一致导致的重构误差问题，
PDF6 years ago