multi-dataset training | BriefGPT

关键词multi-dataset training

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GM-DF：广义多场景深假检测
该文研究了多样本领域深度伪造检测模型的泛化能力，提出了一个广义多场景深伪检测框架，并通过领域对齐损失强制调整模型以表示多个数据集中的特定和共同的真实 / 伪造特征。在多源数据上进行的定性和定量实验表明了该方法的有效性。
PDF6 days ago
CVPRScaleDet: 一种可扩展的多数据集对象检测器
本文提出了一种可扩展的多数据集检测器 (ScaleDet)，使用语义标签相似性通过视觉 - 文字对齐训练来学习标签分配，从而在多个数据集上实现了强大的模型性能，超越了相同骨干网络的最新检测器。
PDFa year ago
CVPR通过对比损失和多数据集训练方法在 VSPW 数据集上进行语义分割
本文针对视频语义分割问题，探究利用对比损失增强时空相关性，以及多数据集训练对模型的影响，并将两种模型的输出进行聚合，最终在 VSPW 数据集上达到了 65.95% mIoU 的性能，在 CVPR 2023 的 VSPW 挑战上取得了第一名。
PDFa year ago
BIOT：野外生物信号跨数据学习
本文提出了 Biosignal Transformer 模型，通过将不同的生物信号令牌化成一致的 “生物信号句子”，添加通道嵌入和相对位置嵌入等技术，实现跨数据集学习，适用于不同数据格式的多个生物信号学习，并在 EEG、ECG 和人类活动感
PDFa year ago
CVPR使用单目摄像头实时捕捉带有部件相关性的全身动作
该研究提出了一种用于实时全身捕捉的方法，可以从一张彩色图像中估计身体和手部的形状和运动，同时还可以生成带有动态 3D 面部模型的手部和身体。其方法采用了一个新的神经网络架构，可以高效地利用身体和手部之间的相关性。与先前的方法不同，该方法可以
PDF4 years ago
ICCV基于三元组的深度相似性学习用于人员再识别
本文提出了基于三元组卷积神经网络的深度相似性学习框架，采用多数据集训练和双重采样方案，实现了在行人再识别任务中的有效性并表现出与甚至优于现有最先进方法的性能。
PDF6 years ago