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提高自监督学习的算法、模型和数据效率
通过分析梯度公式，我们对基于非参数实例区分的单分支自监督学习方法进行了改进，提出了一种新的自蒸馏损失以减小实例区分中的更新问题，并且在训练开销和性能方面与不同方法进行了系统比较，在不同规模的数据和不同骨干网络下，我们的方法在大大降低开销的同
PDF2 months ago
CVPRMA-LMM：用于长期视频理解的增强记忆大型多模态模型
通过在在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在记忆库中，该研究提出了一种用于长期视频理解的高效有效模型，可以超越语言模型的上下文长度限制和 GPU 内存限制，并在多个数据集上实现了最先进的性能。
PDF3 months ago
REPAIR：用记忆对无噪声对应进行排序相关和噪声对半替换
通过维护匹配对特征的记忆库，我们提出了一种称为 REPAIR 的广义框架，利用记忆库中的特征计算两个模态的距离并使用这两组距离的秩相关性估计目标对的软对应标签。对于完全不匹配的对，REPAIR 搜索记忆库以替换某个模态的一个特征，而不是直接
PDF4 months ago
记忆增强生成对抗变换器
本研究探讨了在 Transformers 基础上添加额外的记忆库和注意力层以解决生成语言中的外部数据整合问题，并展示了该方法在处理事实问题和风格适应应用中的实用性。
PDF4 months ago
基于知识图谱和循环注意网络的方面级情感分析
本文提出了一种新方法，通过解决上下文特定词义的挑战来提高情感分析的效果。它结合了双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和知识图谱的同义词数据的优势，利用动态注意力机制开发出一种知识驱动的状态向量。为了对特定方面的情感进行分类，该方法构建了一个
PDF7 months ago
BMB：用于不平衡半监督学习的平衡记忆库
提出了一种基于平衡记忆库和自适应权重机制的半监督学习框架，其可以解决长尾数据对于 SSL 任务带来的数据不平衡问题，实验结果表明该框架在多个数据集上优于现有的方法。
PDFa year ago
基于风格感知自中间域的无监督域自适应
提出一种新颖的样式感知特征融合方法，通过中间辅助特征与存储在外部内存库中的标签特征进行知识传递，从而将标签丰富的源域知识转移到相关但未标记的目标域，实现无监督领域自适应。
PDF2 years ago
ECCV基新共通性的多方面蒸馏，用于少样本目标检测
提出了一种基于记忆库的统一蒸馏框架，显式地学习了基类和新类之间的三种类不可知共性，显著提高少样本目标检测的性能。
PDF2 years ago
CVPR视频目标分割的循环动态嵌入
该论文提出了一种 Recurrent Dynamic Embedding (RDE) 技术，利用 Spatio-temporal Aggregation Module (SAM) 来生成和更新一个大小固定的内存库，解决了长视频中硬件无法承受
PDF2 years ago
CVPR多尺度基于记忆的视频去模糊
本研究提出一种集成记忆模块、双向循环和多尺度策略的视觉去模糊算法，以提高视频去模糊精度。实验证明，该算法的性能优于其他同类算法，同时具有低的模型复杂度和推理时间。
PDF2 years ago
通过运动感知掩模传播进行自监督的视频对象分割
本文提出了一种基于自监督学习的时空匹配方法，称为 Motion-Aware Mask Propagation（MAMP），用于视频对象分割，利用帧重建任务进行训练，而无需进行标注，在 DAVIS-2017 和 YouTube-VOS 数据集
PDF3 years ago
基于类别内存库的像素级对比学习的半监督语义分割
本研究提出了一种半监督语义分割的新方法，采用对比学习模块，通过维护持续更新的内存库，将具有相同类别的样本的像素级特征表示相似，通过端到端的训练，优化标注和未标注数据的特征，能够在公共基准测试中取得比半监督语义分割和半监督领域适应的现有技术更
PDF3 years ago
ICLR渐进式记忆库用于增量领域自适应
本文提出了一种增量域自适应的方法，它采用了在自然语言处理中广泛使用的递归神经网络，并将它与参数化的内存库结合起来，通过每次 RNN 转移步骤进行检索和更新，以构建一个在所有域上表现良好的统一模型。实验结果表明，与 fine-tuning 单
PDF6 years ago
CVPR半参数图像合成
采用半参数方法进行基于语义布局的摄影图像合成：利用训练集中构建的图像片段的记忆库与深度网络相结合，比目前纯参数化技术更能生成逼真的图像。
PDF6 years ago