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低秩张量空间中基于超拉普拉斯正则化的概念因子分解方法用于多视角聚类
提出了在低秩张量空间中采用超拉普拉斯正则化概念分解（HLRCF）进行多视角聚类，通过采取概念分解来探索每个视图的潜在簇表示，并赋予超图拉普拉斯正则化能力抽取潜在空间中的非线性局部结构。通过开发自权重张量 Schatten p 范数来约束由所
PDFa year ago
MvCo-DoT: 多视角对比领域转移网络用于医学报告生成
本文提出了一种基于深度强化学习的多视角医学报告生成模型 MvCo-DoT，该模型的核心是多视角对比学习策略和域转换网络，实现了在单视角输入下与多视角输入几乎相同的性能，实验结果表明 MvCo-DoT 在所有指标上均优于最先进的医学报告生成基
PDFa year ago
基于 Sauvegrain 方法的自积累视觉 Transformer 用于骨龄评估
本研究提出了一种基于视觉变换器的多视角、多任务分类模型的骨龄评估方法，该方法应用了令牌重播和区域注意偏置，可缓解多视角、多任务问题中通常发生的各向异性行为，成功利用了标志物之间的关系并学习了全局形态特征，使得骨龄评估的平均绝对误差比以前的工
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AAAIDICNet: 双不完整多视角多标签分类的深度实例级对比网络
本论文提出了一种名为 DICNet 的深度实例级对比网络，能够有效地应对数据收集和手动注释的不确定因素所导致的多视图多标签数据缺失的问题。通过利用深度神经网络，DICNet 能够更好地提取多视图样本的高级语义表征，并在此基础上采取一系列手段
PDFa year ago
AAAI基于标签引导的遮蔽图像和类别感知变形器的不完整多视图多标签学习
本文提出了一种基于 transformer 的多视图多标签学习框架，以解决多视图数据和多标签注释于模式识别中的应用。该框架通过设计两个基于 transformer 的模块对特征进行聚合和分类，并提出一种自适应视图融合模块解决视图表达的不平衡
PDFa year ago
通过联合结构学习和最优传输实现强韧属性图对齐
本论文提出了 SLOTAlign—— 一个无监督的图对齐框架，将图对齐转化为两个矩阵间的最优运输问题，结合多视图结构学习增强了图表示能力并减少了图之间继承的结构和特征不一致性的影响，在六个无监督图对齐数据集和 DBP15K 知识图谱对齐基准
PDFa year ago
ECCV从无约束图像中还原头像：UnconFuse
该研究报告针对 ECCV 2022 WCPA 挑战赛中的多视角 3D 人体重建问题，基于 MVP-Human 方法进行改进，获得了官方测试集上的最高得分，并获得榜首。
PDF2 years ago
多视角推理：一种用于数学题的一致性对比学习
提出了一种多视角一致性对比学习方法，用于数学语义到方程的映射，在多粒度上对两种推理视角进行兼容，提高全局生成和精确推理。
PDF2 years ago
多视角人体网格翻译器
本文提出一种新的多视角人体网格翻译器（MMT）模型，通过利用多视角图像和视觉转换器来解决单视角方法的病态问题，同时在编码和解码阶段融合不同视角的特征，并通过交叉视图对齐来确保令牌集中于人类姿势和形状。实验表明，MMT 模型在人体网格恢复任务
PDF2 years ago
ECCVSimpleRecon：无需 3D 卷积的 3D 重建
通过多视角深度估计方法实现了精确简易的三维重建，在 ScanNet 和 7-Scenes 等数据集上的效果已经超过目前最先进的深度估计算法。
PDF2 years ago
STS：多视角三维检测的全景时空立体视觉
利用 Surround-view Temporal Stereo 技术结合单眼深度算法实现深度学习，通过时间轴上的帧之间的几何对应来提高准确性，从而显著提高 3D 检测能力。
PDF2 years ago
MV6D: 使用深度点投票网络的 RGB-D 框架多视角 6D 位姿估计
提出了一种名为 MV6D 的多视角 6D 姿态估计方法，该方法使用多个视角的 RGB-D 图像，通过 DenseFusion 层融合每个视角的图像，可以精确预测杂乱场景中所有对象的 6D 姿态.
PDF2 years ago
利用多视角超声进行个性化甲状腺癌分类的诊断工具
本研究提出一种个性化诊断工具，该工具利用超声和多视图分类模块来提取脖子部位的特征信息和个性化突出不同部分的最佳视角来评估甲状腺结节，提升诊断效率。实验结果表明，该工具比传统方法更能利用多视图信息，并且获得更好的诊断效果。
PDF2 years ago
KDD自适应多视角规则发现用于弱监督兼容产品预测
本文提出 AMRule，一种基于多视图规则发现的弱监督学习框架。通过决策树和预训练语言模型分别从结构化属性表和非结构化产品描述中生成高可组合性的高阶规则和基于提示的规则，从而适应性地发现标签规则，提高产品兼容性预测的准确性，实验结果表明 A
PDF2 years ago
基于记忆引导的多视角多域假新闻检测
本文提出了一种名为 M$^3$FEND 的框架，通过从多视角建模内容，包括语义、情感和风格等，使用领域记忆库显著改进了领域信息，适应性地聚合多个视角的判别性信息，提高了跨领域假新闻检测的成功率。
PDF2 years ago
CVPR基于全景分割引导的 LiDAR 多视角三维物体检测通用框架
本研究提出了一种利用分割信息指导检测过程的多任务框架，该框架联合执行三维物体检测和全景分割，可利用多视角信息解决每个投影视图的缺陷，并通过前景语义信息和中心密度热力图来提示物体的可能框中心位置。在 nuScenes 数据集上进行的大量实验表
PDF2 years ago
AnomMAN: 多视图属性网络异常检测
本文提出了一种基于图卷积的框架 ——AnomMAN，用于在多视角归属网络中检测异常。实验结果表明，AnomMAN 在现实世界数据集上表现比现有模型和两个我们提出的变种更好。
PDF2 years ago
从多个视角学习多对象场景的基于对象的表征
MulMON 基于多视角学习，旨在实现准确和脱耦的多对象场景的目标结构化，克服了单视角方法在物体场景表示中遇到的问题。
PDF3 years ago
AAAIASM2TV: 适应性半监督多任务多视图学习框架用于人体活动识别
使用一种名为 gating control policy 的可学习任务 - 视图交互共享策略的新视角，提出了一种用于半监督多任务多视图学习的新框架 ASM2TV，它通过利用大量未标记的时序数据片段来提高推理效率，实验显示其在物联网中人体活动
PDF3 years ago
ICCV多视角多尺度监督图像篡改检测
本研究提出了一种新的网络 MVSS-Net，通过多视角特征学习和多尺度监督，从噪声分布和边界伪影等方面解决了图像操作检测中的敏感性和特异性问题，并在五个基准测试集上进行了广泛实验验证。
PDF3 years ago