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从整体分数标签学习预测各种美学属性集的分数
使用 F2S 模型和属性特征，本文提出了一种替代图像属性标签的美学属性评估框架，能够在不使用经验丰富的艺术家和专业摄影师进行标注的情况下学习得出有意义的美学属性分数。
PDF7 months ago
用于自动化和分析移动设备及其应用的测试平台
为了提高网络态势感知，本研究提出了一个实现自动化生成和标记仿真网络流量的测试平台，通过应用分类的任务来评估这个测试平台的可靠性和表现。
PDF10 months ago
移动 AI 诊所（AICOM）：为未受照顾和难以触及的人提供普惠的 AI 医生
此篇论文介绍了一个基于人工智能的开源项目，即把疾病诊断和筛查功能应用于价格合理的手机，解决普及不良地区因医疗资源匮乏带来的医疗健康问题，从而对全球健康事业做出贡献。
PDFa year ago
MobileASR：一款面向移动电话的资源感知型设备端个性化自动语音识别框架
本论文介绍了一种利用移动手机有效训练 ASR 模型的方法，该方法考虑了手机资源的限制，并使用了资源感知的子模型训练方法，通过分析手机的 RAM 和电池能力，达到了高效训练的效果。本论文利用各种口音的说话人来模拟真实用户，使用了各种品牌的手机
PDFa year ago
移动设备上的流式关键词识别
本文研究了关键词检测模型在流媒体和非流媒体模式下在移动手机上的延迟和准确性，并通过设计了一个基于 Tensorflow/Keras 的库自动将非流媒体模型转换为流媒体模型，从而减少了手动模型重写的工作量。作者使用该库对多个关键词检测模型在流
PDF4 years ago
基于单应矩阵估计和注意力学习的深度曝光融合去重影技术
本文提出使用深度神经网络结合单一曝光下多图像曝光融合技术来解决现代相机的动态范围限制问题，并在手机摄影实验中获得了高质量的图像。
PDF4 years ago
SARDO：一种基于无人机的自动化搜救解决方案，用于定位受害人
本研究提供一种基于无人机、利用移动电话高渗透率、不需要基础设施支持或移动电话修改等特点的搜索和救援解决方案 SARDO，通过伪三边测定等技术，实现了在灾难场景下通过移动电话快速且准确地定位失踪者，其准确度大约为几十米，电量消耗成本低（约 5
PDF4 years ago
使用移动 GPU 进行设备端神经网络推断
本文介绍了如何利用手机上普遍存在的 GPU 加速器，在 Android 和 iOS 设备上实现深度神经网络的实时推断，并将其集成到开源项目 TensorFlow Lite 中。
PDF5 years ago
低功耗计算机视觉：状态、挑战与机遇
介绍了低功耗计算机视觉的最新进展和应用。重点介绍了 2018 IEEE 国际低功耗图像识别竞赛的获胜解决方案，并提出了未来低功耗计算机视觉研究的方向和机遇。
PDF5 years ago
LPCNet：通过线性预测提升神经语音合成
提出 LPCNet，旨在改善语音合成的效率，与 WaveRNN 相比在相同的网络规模下实现了更高的质量，并且在 3GFLOPS 的复杂度下可以实现高质量的语音合成，可以在低功耗设备上更容易地部署神经合成应用，例如嵌入式系统和移动电话。
PDF6 years ago
DeepLens：从单幅图像产生浅景深
使用深度学习算法和手机拍摄的 RGB-D 数据集改进图像升采样、边界预测和景深控制，从而实现了单张图像高分辨率景深浅化处理。与双镜头深度相机 iPhone 模式相比，该方法在景深控制和光圈大小选择方面更加灵活，且生成的图像质量较好。
PDF6 years ago
在半匿名社交网络中理解网络欺凌行为
研究在流行的 Ask.fm 社交网络中出现的负面用户行为以及具有 cutting 行为的用户的属性。
PDF10 years ago