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perceptual grouping
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视觉 Transformer 中查询 - 键交互的解析
通过奇异值分解研究图像视觉变换器中的自注意力机制，发现早期层更倾向于关注相似的标记，而后期层则更多地注意不相似的标记，这些奇异值表示的特征之间的相互作用具有可解释性，从而为理解转换器模型在处理图像时如何利用上下文和显著特征提供了新的解释角度
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3 months ago
感知分组解析器：通过迭代分组构建感知
人类视觉识别系统显示了惊人的能力，能够将视觉信息压缩为一组包含丰富表示的令牌，无需标签监督。本文提出了感知分组标记器，一种完全依赖于分组操作的模型，用于提取视觉特征和进行自监督表示学习，其中一系列分组操作被用于迭代地假设像素或超像素的上下文
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7 months ago
ICLR
解开知觉分组的神经机制
通过对两个合成的视觉任务系统评估神经网络架构的组合，我们发现底层、水平和顶层连接的计算角色有所不同，且这些交互都可以更灵活地学习形成感知群体。
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5 years ago
AAAI
学习可学习深层先验的空间混合模型用于知觉分组
本文提出了一种新的具有可学先验的空间混合模型来实现感知分组。 该方法将对象的属性划分为 “形状” 和 “外观”，并通过神经网络分别建模。 在感知分组数据集上进行的广泛实证测试表明，所提出的方法在大多数实验配置下优于现有的方法。
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5 years ago
循环阶梯网络
本文提出了一种基于递归的 Ladder 神经网络扩展，以此解决层次潜在变量模型中需要的推理问题，并证明该架构能够处理包括迭代推理和时间建模在内的各种复杂学习任务，涵盖视频数据的时间建模和提高基于高阶抽象的感知聚类等问题。作者在完全监督、半监
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7 years ago
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