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利用专利数据提升抗体人源性预测
利用专利数据，通过多阶段、多损失训练过程，研究了改进抗体人性预测的潜力，人性作为抗体治疗免疫原性反应的替代指标，从而解决了药物研发中的一大原因以及其在临床设置中的挑战障碍，并且通过对三个不同的免疫原性数据集进行推理，展示了专利数据和该方法的
PDF5 months ago
CVPR基于混合 Transformer 和卷积神经网络的立体图像超分辨率注意力网络
提出了一种名为 HTCAN 的混合 Transformer 和 CNN 注意网络的方法，该方法使用基于 Transformer 的网络进行单幅图像增强和基于 CNN 的网络进行立体信息融合，最终在 NTIRE 2023 立体图像超分辨率挑战
PDFa year ago
CVPRRefineMask：用精细特征实现高质量实例分割
本文提出了一种名为 RefineMask 的新方法，通过多阶段方式在实例分割过程中整合细粒度特征，从而使分割精细化，尤其是适用于大对象的分割，并在 COCO、LVIS 和 Cityscapes 基准测试中分别取得了 2.6、3.4 和 3.
PDF3 years ago
IJCAI生产线上的设备重新分配
研究多阶段设施重新分配问题，包括在离线和在线两种情况下算法的设计和性能证明，提出了一种可实行的策略证明机制并给出最优性证明。
PDF3 years ago
训练单张图像 GAN 的改进技术
本文重点研究了如何从单张图像中学习生成模型，并提出了一些最佳实践，包括同时训练多个阶段以实现更好的结果，并与最先进的基线模型进行了比较。
PDF4 years ago
Cascade R-CNN：深入探索高质量目标检测
本文提出一种多阶段目标检测架构，Cascade R-CNN，通过一系列的检测器训练，逐步提高在增加交并比（IoU）阈值下对近似假阳性的选择性，从而减少过拟合问题，并在推理时提供更接近每个阶段检测器质量的假设匹配，实现在 COCO 数据集上比
PDF7 years ago
DeepID-Net: 多阶段和可形变深度卷积神经网络用于目标检测
本文提出多阶段变形卷积神经网络用于目标检测，使用新的变形约束池化层来建模对象部分的变形，并提出多阶段训练策略和预训练策略来优化多个难度级别的分类器以及改变神经网络结构、训练策略来得到一组具有较大多样性的模型，在 ILSVRC 2014 中排
PDF10 years ago