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AAAI基于潜在功能模块化的自主解释性感知动作学习
MoNet 是一种结合端到端学习和模块化网络架构的创新方法，用于自监督和可解释的感知运动学习。在真实世界的室内环境中，MoNet 展现了有效的视觉自主导航，任务特异性分析中超过基准模型 11％至 47％。此外，我们进一步通过感知显著性图和潜
PDF5 months ago
多对象表示学习中物体分割机制的消融研究
多对象表示学习通过多个对象的组合来表示复杂的现实世界视觉输入。本文通过对 MONet 进行割裂研究，发现 VAE 正则化损失对分割性能没有影响，而其他损失函数有影响。基于这一结果，我们假设将注意力掩模与相应的潜在向量相匹配的图像区域的注意力
PDF9 months ago
CVPRMONET 数据集：记录于农村场景中的多模式无人机热成像数据集
介绍了一个名为 MONET 的多模态数据集，用于研究目标物体在大规模变化和不同移动视角下的定位和行为理解问题，数据集包含包括人和车辆在内的热成像目标、轨迹信息和元数据，并通过评估九种物体检测算法，揭示了其中存在的挑战。
PDFa year ago
MoNET: 通过噪声增强训练来应对对话状态跟踪中的状态动量
本文提出了 MoNET 以通过噪声增强训练，解决对话状态跟踪中的状态惯性问题。MoNET 在 MultiWOZ 数据集上的实验结果表明其胜过以往的 DST 方法，并且通过对比上下文匹配框架，缩小状态和相应噪声版本的表示距离，从而减少噪声的影
PDF2 years ago
MoNet：基于动作的点云预测网络
本文提出了一种名为 MoNet 的基于运动的神经网络，它将运动特征和内容特征结合起来用于预测未来的点云，以提高自动驾驶中智能汽车对其周围环境的感知和安全性。实验结果表明，该方法具有重要的应用前景。
PDF4 years ago
ICLR深度网络的内存优化
本文介绍了 MONeT，一个自动框架，通过最小化深度神经网络的内存占用和计算负荷，优化检查点计划和各种算子的实现，实现了总体内存需求减少 3 倍的效果，能够优于所有以前的手调操作以及自动检查点。
PDF4 years ago
IJCAI视频分类的光流特征幻象
本文提出了一种名为 MoNet 的运动幻觉网络，通过从外观特征想象光流特征，而无需依赖光流计算，大幅度提高了视频分类性能，同时能够帮助削减一半的计算和数据存储负担。
PDF5 years ago
CVPRMoNet: 基于矩特征的嵌入式神经网络
该文章提出了一种用于视觉任务的 MoNet 结构，它使用了二阶池化的双线性池化方法并通过子矩阵平方根层来解决维度问题，结合矩阵规范化和其他阶信息，实验结果表明，MoNet 在三个公开的图像分类数据集上表现良好，可实现与具有比其 96% 更少
PDF6 years ago