siamese network | BriefGPT - AI 论文速递

关键词siamese network

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使用深度学习技术的心音分割
本文提出了一种新颖的方法，利用心音图信号对心音进行分割和分类，并通过基于 FFT 的滤波、动态规划事件检测和 Siamese 网络的鲁棒分类，相比现有方法在 PASCAL 心音数据集上表现出较高性能。
PDF23 days ago
基于排名的无参考人脸换脸质量评估
面部交换已成为计算机视觉和图像处理领域的一个突出研究方向，本研究提出了一种新的面部交换无参考图像质量评估方法，通过构建一个综合的大规模数据集，实现基于多个面部属性的图像质量排名方法，以及基于可解释性定性比较的连体网络，改进了面部交换模型的表
PDFa month ago
合成图像对基于孪生网络的形变攻击检测的影响
研究评估了使用具有半硬损失函数的暹罗网络在形态攻击检测（MAD）中，合成图像对其影响。通过跨数据集评估来测量合成图像的泛化能力。使用传统的 MobileNetV2、MobileNetV3 和 EfficientNetB0 预训练网络作为特征
PDF4 months ago
CVPRMRC-Net: 多尺度残差相关的 6 自由度姿态估计
我们提出了一种单次拍摄方法，可以从一张 RGB 图像中确定具有 3D CAD 模型的物体的 6 自由度姿态。我们的方法称为 MRC-Net，包括两个阶段，利用 MRC 层获得输入图像和第一阶段渲染的高低级对应关系。MRC-Net 采用具有共
PDF4 months ago
面向组织学图像的乳腺癌更透明诊断的孪生基于内容的搜索引擎
通过提出的两种基于内容的组织学图像检索（CBHIR）方法，在乳腺和皮肤癌数据集上集成了自定义的孪生网络作为特征提取器，实现了稳健准确的补丁级检索，并在顶部 K 正确率上评估，以解决组织学图像中的问题。
PDF6 months ago
AAAI可学习的长度控制策略的无监督抽取式摘要
一种基于孪生网络的无监督抽取式摘要模型，引入了可训练的双向预测目标，在选定的摘要和原始文档之间进行训练。与基于中心性排名的方法不同，我们的抽取式评分器可以进行端到端训练，无需位置假设。此外，我们通过近似 0-1 背包问题求解器引入了一个可微
PDF7 months ago
BACTrack: 建筑外观收集用于航空追踪
Siamese network-based trackers have been successful in aerial tracking, but this work presents BACTrack, a tracking fram
PDF7 months ago
ProPath：变异致病性的疾病特异性蛋白质语言模型
我们提出了一种疾病特异性的蛋白质语言模型 ProPath，通过孪生网络捕捉罕见错义变异的伪对数似然比，从而解决了临床基因变异的分类问题，并在家族性心肌病和心律失常的临床变异集中取得了最好的性能表现。
PDF8 months ago
SiamAF：通过心电图和脉搏图信号学习共享信息以实现稳健的房颤检测
通过提出新的 SiamAF 方法，该方法使用新颖的孪生网络结构和联合学习损失函数，能够从 PPG 和 ECG 信号中学习共享信息，并在预测房颤方面胜过基线方法，且较传统学习方法需要更少的训练标签。
PDF9 months ago
ICCV同步特征提取和匹配：用于 3D 物体跟踪的单支架框架
本文提出了一种新颖的单分支框架 SyncTrack，通过同步特征提取和匹配，避免了传统的对模板和搜索区域分别进行编码器传递以及引入额外的匹配网络参数，并基于 Transformer 的动态关联实现了同步机制。此外，引入了一种新颖的注意力点采
PDF10 months ago
通过本地一致性增强的孪生网络与互补损失用于二视图对应关系学习
在近期两视图对应关系学习的研究中，我们从两个方面改进了现有框架。首先，我们提出了局部特征共识 (LFC) 插件块来增强现有模型的特征。其次，我们将现有模型扩展为具备相互损失的孪生网络，充分利用互相投影的监督信息，极大提高了匹配性能，而不引入
PDFa year ago
MM通过少样本和多任务对比学习高效标记情感视频数据集
利用 Multi-Task Contrastive Learning for Affect Representation（MT-CLAR）结合深度学习技术，通过对表情图片的对比学习来推断表情表达的相似性，以及两个面部表情在情感价值和唤起水平
PDFa year ago
VacancySBERT：招聘领域标题和技能的语义相似性搜索表示方法
该论文关注应用于人力资源领域的深度学习语义搜索算法，旨在开发一种新颖的方法来训练 Siamese 网络以将招聘广告中提到的技能与职位标题关联起来，并通过基于共现信息的语义相似性搜索来找到用于标题标准化的候选人。通过比较 FastText、B
PDFa year ago
MM图对比学习的熵神经估计
在本研究中，我们理论上证明了数据集的熵可以通过在图的不同视图之间最大化互信息的下界来近似计算，即熵由神经网络估计。基于这一发现，我们提出了一种简单而有效的子集采样策略，以对数据集的视图之间进行配对表示的对比，我们通过从给定图中随机采样节点和
PDFa year ago
面向合成图像的开放式架构归因验证系统
由于缺乏在未知架构上工作的方法，使得大多数合成图像归因的方法只能归因于训练集中的模型或架构生成的图像，限制了其在实际场景中的适用性。本文提出了一个验证框架，该框架依赖于孪生网络，以解决将合成图像归因为生成它们的架构的开放集问题。我们考虑了两
PDFa year ago
基于半监督语言模型微调和对比学习的自动语音识别无参考质量度量
本文介绍了一种名为 NoRefER 的新型无参考质量评估指标，其采用对比学习和连体网络结构，自我监督地精调跨语言语言模型以进行自动语音识别假设的点对排序以评估质量。半监督版本还使用参考数据集来改善对潜在错误样本的选择。实验结果表明，NoRe
PDFa year ago
情绪变化预测和情绪推断的弱监督方法改进
本研究旨在探究情绪与情感的相互作用对情绪计算的影响，通过利用经过度量学习的变化情绪标签预测视频片段的情绪变化，并比较单一情绪标签与整体标签的模型预测效果，结果表明通过整合情感变化信息进行训练，情绪预测模型能够实现更好的效果。
PDFa year ago
GPT 亲子鉴定：使用 GPT 遗传谱系分析检测生成文本
该研究提出了一种名为 GPT Paternity Test（GPT-Pat）的新方法，利用对话生成技术来检测文本是否是机器生成的，并使用孪生网络作为计算机制以及一个二进制分类器。经过实验，该方法在四个广义测试集中的平均准确率达到了 94.5
PDFa year ago
变化检测需要变化信息：改进深度三维点云变化检测
本文提出了一种基于 3D 点云数据的变化检测方法 ——Encoder Fusion SiamKPConv 网络，通过对 Siamese KPConv 网络提供手工特征和变化相关特征，该方法在提高交并比的同时，避免了栅格化过程中的信息损失，优
PDFa year ago
利用加权孪生网络从 MRI 影像预测阿尔茨海默病的发病时间
该研究采用孪生网络模型预测 MRI 脑图像中中度认知障碍患者进展至阿尔茨海默病的时间，并通过对不同模型的比较，提出一种带有加权因子的孪生网络，使得预测精确度得到了提高。
PDFa year ago