multi-scale approach | BriefGPT

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M2NO：基于多小波的代数多重网格方法的多分辨率运算符学习
通过多小波变换和代数多网格技术，本文引入了一种名为 M2NO 的新型深度学习框架，以有效解决高维场景下部分微分方程的建模问题。M2NO 通过执行多分辨率分析和分层分解，能够准确绘制 PDE 解的全局趋势和局部细节，并通过其多小波操作实现复杂
PDFa month ago
动态尺度加权多尺度说话人分离
本研究提出基于多尺度解码器的高级多尺度语者分离系统，通过多尺度聚类初始化估计讲话人数和每个尺度的平均发言者表示向量，使用 1-D 卷积神经网络动态决定每个时间步长上每个尺度的重要性，抑制了时间分辨率和发言者表示保真度之间的平衡问题。该系统可
PDF2 years ago
关注在语音分离中至关重要
本文介绍了一种基于 Transformers、无 RNN 结构的深度神经网络，即 SepFormer，并运用多尺度方法使其实现短时和长时依赖性的学习，从而在语音分离任务中取得了最优结果，并具有较高的计算速度和较小的内存占用。
PDF4 years ago
在流形假设下多尺度 Langevin 动力学的快速混合
本文研究了图像生成的任务，结合马尔可夫链蒙特卡罗技术及 Langevin Dynamics 的理论优势，提出使用流形假设减少混合时间并利用多尺度算法解决高维采样空间对计算性能的影响，以达到平衡图像质量和计算成本的目的。
PDF4 years ago
HDD-Net：混合检测器描述符和相互交互学习
本研究提出了一种局部特征提取的方法，将检测器和描述子两个步骤互相独立，并关注它们在学习过程中的交互。该方法使用了一种新型的检测器优化技术和多尺度方法提取图像的局部特征，并在各项基准测试中显示出了比现有技术更好的性能。
PDF4 years ago
多尺度属性节点嵌入
本文介绍了一种基于 Skip-gram 相似方法的网络嵌入算法，该算法能够从节点周围的本地分布中捕捉节点的信息。我们证明了其嵌入矩阵隐式地对节点 - 特征的点间互信息进行了因子分解。实验结果表明，我们的算法在社交网络和 Web 图上具有鲁棒
PDF5 years ago
用于单幅图像去雾的门控融合网络
本研究提出了一种基于神经网络的端对端算法，采用融合策略从浑浊图像中直接恢复出清晰图像，并实现多尺度处理以避免光晕伪影，实验证明该方法在合成和真实图像中都有优于现有算法的表现。
PDF6 years ago
MMBeyond RGB: 基于多模态深度网络的高分辨率城市遥感技术
本文研究使用深度完全卷积网络来处理多模态多尺度遥感数据的语义标注，并采用有效的多尺度方法来提高语义标注的精度和深入研究数据的早期和后期融合方法，并在两个公共数据集上验证了我们的方法，表现出令人满意的结果。
PDF7 years ago