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Msmsfnet：一种用于边缘检测的多流和多尺度融合网络
本研究解决了计算机视觉中的边缘检测问题，并提出了一种新的网络架构 msmsfnet，通过从头训练确保公平比较，实验证明我们的模型在三个公开数据集中优于最先进的基于深度学习的边缘检测器。
PDF3 months ago
多视角图像下基于顶点热图的 3D 人体网格重建的表示学习
这项研究解决了通过多视角图像重建三维人体网格的问题，通过使用自动编码器对顶点热图进行表示学习，并利用 AMMASS 数据集学习顶点之间的连结模式，开发了一种基于先前训练好的权重的潜在代码监督的身体编码预测器来重建人体网格，并在 Human3
PDFa year ago
网络类型与逻辑回归的相关性
本文通过分析深度神经网络中的 logits 向量，提出一种网络分类器，并找到在使用未标准化的 logits 向量的情况下，随机初始化的网络的预测准确度更高。
PDF2 years ago
分割问题的迁移学习：选择正确的编码器并跳过解码器
本文研究了迁移学习在分割问题中的影响，发现迁移学习编码器有利于下游分割任务，而迁移学习解码器并不帮助；同时提出了一种对无标签数据进行自我重构的对比自监督方法，以提供适合于分割问题的编码器。
PDF2 years ago
生成对抗网络的小样本迁移学习
该研究提出 Few-Shot GAN (FSGAN)，通过组件分析和学习预训练模型的奇异值，而固定奇异向量，以在少于 100 张图像的情况下进行 GAN 适应。在 5-100 张图像的挑战性少样本设置中，与现有的 GAN 适应方法相比，FS
PDF4 years ago
医学影像迁移学习解析
本文探讨了用自然图像数据集（ImageNet）通过标准大型模型和预训练权重进行迁移学习在深度学习医学成像应用中的方法。然而，此方法在自然图像分类和目标医学任务之间存在根本差异，并且人们对迁移效果的了解甚少。该研究表明，在两项大规模医学成像任
PDF5 years ago