multi-branch architecture | BriefGPT

关键词multi-branch architecture

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SkeletonGait: 使用骨架图进行步态识别
本文提出了一种名为骨骼图的新型骨骼步态表示方法，以及基于骨骼的 SkeletonGait 方法，利用人体骨骼图的结构信息。通过使用来自骨骼和轮廓的互补特征，SkeletonGait++ 在各种场景中超过了现有的最先进方法。
PDF7 months ago
多模态 Transformer 改进单模态推理
通过多分支架构和多模态训练，本文提出一种改进单模态模型性能的方法，通过多任务目标，强大的多模态分支将其知识传递给较弱的单模态分支，从而提高了单模态模型的性能。该方法在手势识别、情感识别和情感分析任务上优于传统训练的单模态模型，并观察到优化单
PDF8 months ago
多元性强：面向车辆再识别的多分支表示学习
本文提出了一种高效轻量级的多分支深度架构，用于改进车辆再识别，并基于分组卷积和损失分支拆分策略设计了一个多分支架构，以提高特征的多样性和可辨识性，还提出了一种轻量级解决方案以模拟将损失拆分学习为多个嵌入，同时显著减小模型尺寸，并设计了一个改
PDF9 months ago
MMCAIBC：面向基于文本的人物检索捕获除颜色外的全方位信息
本文提出了一种通过多支架构和相互学习机制来解决色彩过度依赖问题的综合检索方法 ——CAIBC，该方法在着名数据集上进行了实验，达到了最先进的性能水平。
PDF2 years ago
WWW异构目标的一类协同过滤共识学习
这篇文章介绍了一个名为 ConCF 的新型 OCCF 框架，它利用不同的学习目标和概率模型，生成一个更具通用性的模型，通过构建多分支变体和引入辅助头部来达成共识，并通过协同进化提高了模型的泛化性能。
PDF2 years ago
多分支注意力 Transformer
本研究提出了一种名为多分支注意力 Transformer（MAT）的变体，通过平均多个分支的注意力层，并使用两种训练技术 —— 随机丢弃分支和相似初始化，对机器翻译、代码生成和自然语言理解等任务进行了实验，并取得了显著改善。
PDF4 years ago
ICCV尺度变化和孤立聚类下的图像人群计数
本研究提出了一种名为 SACANet 的新型尺度自适应、具有长程上下文感知能力的网络，用于解决高度拥挤、尺度变化大且存在多个孤立集群的人群计数问题，并且在测试中表现出更高的准确性和更低的平均绝对误差。
PDF5 years ago
多分支结构的深度神经网络更少非凸性
我们研究了类似 ResNeXt、Inception、Xception、SqueezeNet 和 Wide ResNet 的多路神经网络结构，并发现这些架构的成功原因之一在于它们较少具有内在非凸性，我们提供了两类网络结构对其对偶间隙的量化保证
PDF6 years ago