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深度显著性模型对视觉注意力的学习
通过分解隐含特征为可解释的基底，提出了一种新的分析框架，用于研究深度显著性模型成功背后的隐含特征、显著性预测的原理以及其对不同应用场景中的视觉注意力的影响。
PDF9 months ago
SeeDS: 面向零样本食品检测的语义可分散合成器
提出了一种基于语义可分离扩散合成器框架的零样本食物检测方法，其通过学习复杂食物属性的语义表征并通过增强的语义信息合成辨别性食物特征。通过生成多样化的区域特征，通过细粒度的综合特征提高零样本食物检测性能。在两个食物数据集上展示了该方法在零样本
PDF9 months ago
重新思考语言模型作为符号知识图谱
基于符号的知识图谱、语言模型和评估指标对知识图谱的拓扑属性和语义属性进行了详尽的评估，发现语言模型在提取符号知识方面能力受到限制。
PDF10 months ago
ICCV3D 语义子空间遍历器：赋予 3D 生成模型形状编辑能力
我们提出了一种新颖的语义生成模型，名为 3D 语义子空间穿越器，用于特定类别 3D 形状的生成和编辑。我们的方法利用隐函数作为 3D 形状表示，并将新颖的潜在空间生成对抗网络与线性子空间模型相结合，以发现 3D 形状的本地潜在空间中的语义维
PDFa year ago
压缩具有外部分布泛化能力的大型视觉语言模型
大规模视觉 - 语言模型的蒸馏是一个具有潜力的方向，本文研究了利用小型或中型数据集将大型视觉 - 语言模型的视觉表示转化为轻量级学生模型，提出了两个原则来增强学生模型在开放词汇分布下的泛化能力，并在开放词汇分布下的分类任务中取得了显著改进。
PDFa year ago
关于理解深度特征空间在人脸生成评估中的作用
通过对人脸图像的深度特征空间进行研究，我们发现 Fréchet Inception Distance 指标明显受特征空间数据集和目标函数影响，建议在使用生成模型时考虑多个特征空间并使用经过调整的特征空间。
PDFa year ago
GAN 潜空间中的语义编辑的 Wasserstein 损失
本文提出了一种基于 Wasserstein 损失和 StyleGAN2 的生成对抗网络（GANs）的方法，可以实现在潜空间中编辑语义属性以修改生成的图片，避免了定向分类器会遇到的问题，并且取得了与分类器方法相当的性能。
PDFa year ago
利用语义属性进行归纳零样本学习
本文提出一种新的传输零样本学习方法，该方法使用生成对抗网络从未见过的特征提取出语义属性，并将其融合到产生模型中，从而捕获未见类别内的细微差异，合成更具辨别能力的特征。在五个标准基准测试中，本方法取得了零样本学习的最新成果。
PDFa year ago
ECCV视觉 - 语义对比对齐在小样本图像分类中的应用
本文介绍了一种对称的对齐机制，用于学习从极少的例子中获取更广义的视觉概念的方法。实验结果表明，该方法是通用的，并提供了一个强大的基准。
PDF2 years ago
ECCV将可控 NeRF-GAN 的 3D 感知注入 StyleGAN，用于可编辑的肖像图像合成
通过引入 SURF-GAN 和将其先验注入 StyleGAN，提出了一种新的三维可控生成器，可进行人像生成的明确姿态控制。
PDF2 years ago
CVPR利用扩散模型对输入噪声进行调控以进行可控图像生成
通过给扩散模型输入精制的噪声来提高其控制性，从而可以产生基于语义属性的图像。
PDF2 years ago
CREER：用于关系抽取和实体识别的大规模语料库
本文介绍了 CREER 数据集的设计和使用，该数据集注释了丰富的英语语法和语义属性，使用 Stanford CoreNLP Annotator 从维基百科明文中捕获语言结构，并遵循广泛使用的语言和语义注释，可以用于大多数自然语言处理任务以及
PDF2 years ago
CVPR从 2D 图像中分离属性流进行 3D 形状重构
该论文提出了一种通过从语义层面分离和提取 2D 图像的语义属性，然后将这些分离后的语义属性整合到 3D 形状重构过程中的方法，该方法可以更准确地重建 3D 形状，并通过对 ShapeNet 数据集的拟合表明了其优越性和泛化能力。
PDF2 years ago
使用实例条件 GAN 从 fMRI 图像和语义大脑探索中重建知觉图像
本文研究使用 Instance-Conditioned GAN 模型从 fMRI 信号中重构自然图像，成功捕捉了语义信息和低层次图像细节，并使用回归模型探索了人类大脑感兴趣区域的语义特征。
PDF2 years ago
AAAI通过属性增强合成多样特征，提升生成式零样本学习
本文提出了一种使用生成模型合成多样性特征来增强零样本学习的新框架，以解决现有方法使用的单一属性信息无法完全表达样本丰富特征的问题。在四个基准数据集上的实验证明，本方法在性能方面显着优于现有工作。
PDF3 years ago
ECCV基于图像 CLIP 引导的本质迁移
通过结合 StyleGAN 生成器和 CLIP 语义编码器，我们提出了一种崭新的混合算子，能够同时在两个潜在空间中添加高级特征并保证标识符的保存，进而实现了高水平的特征传递并不依赖于面部识别网络的本质转移。
PDF3 years ago
区域语义对齐网络用于零样本学习
本文提出了一种利用本地特征将未见类别映射到语义属性的区域语义对齐网络（RSAN）方法，使得将所学类别的知识成功地以区域方式传递给未见类别，并通过语义知识对图像编码器进行属性回归以提取稳健和属性相关的视觉特征，对多个标准 ZSL 数据集的实验
PDF3 years ago
CVPR方向性 GAN：一种新的生成网络调节策略
利用生成对抗网络（GAN），我们提出了一种基于给定语义属性的条件生成图像的简单而新颖的调节策略，叫做 Directional GAN，在多个公共数据集上获得了平均 86.4％的准确率。
PDF3 years ago
ICCVEigenGAN: 为 GANs 层级提供的特征值学习
该论文提出了 EigenGAN，它可以从不同的生成器层无监督地挖掘可解释的和可控制的维度，以控制生成影像的语义属性。利用线性子空间的概念，EigenGAN 可以发现每一层的一组特征维度与某些可解释的变量对应，并通过这些维度进行语义属性的控制
PDF3 years ago
SportsCap：具挑战性运动视频中单目 3D 人体动作捕捉与细粒度理解
本论文提出了一种名为 SportsCap 的方法，利用数据驱动的多任务方式，从单眼挑战性运动视频中同时捕获 3D 人体运动和理解细粒度动作，并使用多流空间 - 时间图卷积网络预测细粒度语义动作属性，从而具有分析运动和评分的各种应用。
PDF3 years ago