post-processing techniques | BriefGPT

关键词post-processing techniques

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CVPR深入研究多物体跟踪的轨迹长尾分布
本研究探索了多目标跟踪数据的分布模式，并发现现有多目标跟踪数据集中存在显著的长尾分布问题。针对这一挑战，我们提出了两种数据增强策略，并引入了 Group Softmax 模块用于 Re-ID，在多个现有跟踪系统中集成我们的方法，经过广泛实验
PDF4 months ago
PostRainBench：全面基准和新型降水预测模型
通过提出 PostRainBench 多变量 NWP 后处理基准，我们介绍了一种简单但有效的渠道注意增强多任务学习框架 CAMT，它能在极端降水条件下优于传统的数值天气预报方法，进而减轻极端天气事件的严重后果。
PDF9 months ago
卷积识别模型特征与文本标签相结合的离线检测错误拼写的手写词
通过引入与文本进行比较的任务，我们提出了一个无限制的二元分类器，其中包括一个手写识别特征提取器和一个多模态分类头，该分类头将特征提取器的输出与输入文本的向量表示进行卷积。我们的模型的分类头完全基于使用最先进的生成对抗网络创建的合成数据进行训
PDF10 months ago
基于后处理的孟加拉文档布局分析与 YOLOV8
利用 YOLOv8 模型和创新的后处理技术，本文着重于增强孟加拉文档布局分析（DLA），通过采用数据增强方法解决复杂孟加拉文字符的独特挑战，并通过细致的验证集评估和基于完整数据集的微调来实现准确的元素分割。我们的组合模型结合后处理优于单个基
PDF10 months ago
使用距离度量自动识别器官风险分割中的失败案例：对 CT 数据的研究
该研究提出了一种通过设定 Dice 距离和 Hausdorff 距离的阈值来自动识别失败案例的方法，以减少手动检查预测输出的耗时任务，从而更快地识别失败案例候选人。该方法在临床专家策划的数据集中的 20 个不同器官的 CT 图像上进行了评估
PDFa year ago
通过后处理技术弥合差距：提升合成数据的效用
该论文提出了使用生成对抗网络生成综合数据集的新方法，并针对数据集的质量、多样性等问题提出了三种后处理技术，并引入了 GAP Filler 方法进行协调和优化，有效地提高了数据集在真实环境下的分类精度。
PDFa year ago
CCDN：用于相机标定的棋盘格角点检测网络
提出了一种新的检测算法，包括完全卷积网络和后处理技术，在遇到各种质量差的图像，如镜头畸变、极端姿势和噪声时，能够保持高准确性，移除假阳性，能够在不需要先验知识的情况下在多个场景下实现各种规模的输出。
PDFa year ago
ICML在了解神经网络结构之前进行预训练
通过训练较小的超级网络来预测大型神经网络的参数，以达到训练大型神经网络的目的，并提出了利用简单的后处理技术来改善对 ResNet-50 和 ConvNeXt 的调整。
PDF2 years ago
ICML粗化粒度：朝向结构稀疏的彩票神经元
本文提出一种新方法，通过迭代的裁剪与一系列 “后处理技术”，找到带有结构化稀疏性的获奖子网络，从而在不影响模型精度的情况下，显著提高模型的推理速度。
PDF2 years ago
AAAI从黑盒到白盒：在不同条件下检验置信度校准
研究通过非最大抑制等后处理技术对物体检测模型信心率校准的影响，发现后处理技术高度影响信心率校准，导致过度信任且因此被错误校准的模型。
PDF3 years ago
分类问题中审计和实现交叉公平性
本文研究关于机器学习中的公平性问题，针对多种敏感属性，提出了应对交叉性公平性偏差的方法，定义了一系列评估数据或模型输出结果公平性的指标，并开发了后处理技术来减轻分类模型的交叉性偏差。这些技术不依赖于底层模型的任何假设，并可以保持公平性和预测
PDF5 years ago