siamese architecture | BriefGPT

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多模态生理信号的分层对比学习在抑郁症识别中的应用
通过多模态生理信号的 Siamese 架构，通过多尺度对比，学习抑郁症识别的多模态生理信号的表示学习框架，能够提高对刺激任务相关的语义表示的学习，且在公开数据集和自收集的多模态生理信号数据集上优于现有模型，具备对多模态时序下游任务的迁移能力
PDF10 days ago
人脸关键点检测的基准焦点增强
通过使用深度学习方法和图像增强技术，本文提出了一种有效的面部特征检测方法，采用 Siamese 架构和 Transformer + CNN 网络作为骨干结构，通过高级特征表示的集合学习来改善面部特征检测的性能。经过大量实验证明，该方法在各种
PDF4 months ago
基于分布的阈值确定句子相似性
通过使用孪生架构的神经网络，找到相似和不相似句子之间的距离分布，以及区分相似和不相似句子的阈值，并结合距离函数和分布特征进行预测评分，将结果推广到更广泛的领域。
PDF7 months ago
学习同源脑结构正常不对称表示
通过异常检测和表征学习，使用孪生架构将大脑结构的左右半球分割映射到正常非对称嵌入空间中，以量化未见过的样本对中心的嵌入距离，为研究正常大脑非对称性和神经变性疾病的诊断提出了一种新颖的方法。
PDFa year ago
利用机器学习技术识别和分类系外行星
本文探讨了如何使用深度学习算法和 Siamese 结构将 Kepler 太空望远镜以及其扩展任务 K2 的数据进行分类，结果表明 Siamese 算法在低数据情况下表现良好，并可用于识别恒星周围行星的存在。
PDFa year ago
ECCV利用镜像注意力、比较排名和匹配进行语义线检测
本文提出了一种新算法来检测语义线。通过利用富含上下文信息的镜像注意力模块，从三个网络（具有镜像注意力的检测网络 D-Net 和比较排序匹配网络 R-Net 和 M-Net）中提取语义线，然后通过成对比较迭代选择最具语义性的语义线并移除与所选
PDF2 years ago
Siamese 网络在 RGB-D 显著性目标检测与更多应用方面的应用
通过 Siamese 架构的 RGB-D 联合学习和密集协同融合 (JL-DCF) 架构，本文提出了两个有效的组件：联合学习和密集的协同融合。综合实验表明，该方案在七个具有挑战性的数据集上将平均 F 值提高了～2.0%，并且在相关的多模态检
PDF4 years ago
端到端人员检索和重新识别集成网络
本文提出了一种行人检测和重新识别（re-id）集成网络（I-Net），用于实现端到端学习框架，以在实际视频监控场景中搜索目标人员，展示了其在人物搜索数据集上优越的性能。
PDF6 years ago
学习 Wasserstein 嵌入
本文介绍一种利用同配网络和解码器实现对 Wasserstein 距离进行逼近的方法，该方法可用于快速处理优化问题，如重心、主要方向或原型，在图像数据集上已经进行了实验。
PDF7 years ago
ICCV统一深度监督域自适应和泛化
本文提出了一个视觉监督领域适应和泛化深度模型的统一框架，利用孪生网络结构来学习判别性嵌入子空间，通过点对代理的分布距离和相似性来解决少量目标数据样本标注的情况下，语义概率分布的对齐与分离问题。研究表明该方法在快速自适应方面的优势表现出来，并
PDF7 years ago
CVPRViraliency：局部病毒性池化
本文介绍了一种基于深度学习的图像识别方法，利用所提出的 “纵向最大平均池化层”（LENA）来预测和定位网络传播的图像或视频，并在两个公共数据库上的实验中取得了优越的表现。
PDF7 years ago
深度卷积图像描述符分析
本文提出了一种使用 Siamese 结构的深度卷积神经网络，利用 Hinge 嵌入损失函数，以学习局部图像描述符。利用 “fracking” 技巧对正负样本进行探索，得到了远高于 SIFT 和当前最先进技术的结果。
PDF10 years ago