siamese network | BriefGPT - AI 论文速递

关键词siamese network

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视觉目标跟踪的高效对抗攻击
本文分析了基于 Siamese 网络的物体跟踪器的脆弱性，提出了一种名为 FAN 的端到端网络，使用漂移损失和嵌入特征损失来攻击 Siamese 网络跟踪器，并在单个 GPU 上具有高效的训练速度和强大的攻击性能，可以在 10 毫秒内生成对
PDF4 years ago
ECCVDH3D: 深度分层三维描述子在鲁棒大规模六自由度重定位中的应用
本研究提出一种新方法，在大规模点云中实现位置重定位，通过使用 Siamese 网络同时学习全局场景识别和本地六度姿态细化算法来生成全球描述符，并通过有效的注意力机制聚合本地描述符，实现同时获得本地和全局 3D 描述符，实验表明，本方法在全球
PDF4 years ago
ECCV一种考虑解剖学的孪生网络：利用语义不对称性在 X 光图像中实现精准骨盆骨折检测
本文提出一种新的骨盆前突破检测方法，基于对称性分析、空间转换层和 Siamese 网络，通过对像素信息进行深度学习优化，成功提高了诊断准确率。
PDF4 years ago
AAAI基于修改距离损失的孪生神经网络在语音情感识别中的迁移学习
使用 Siamese 网络进行跨语音情感识别的迁移学习，通过 fine-tuning 和优化 distance loss 可以提高识别准确性。
PDF4 years ago
街景到空中景象图像地理定位和方向估计的再探讨
本文研究了将查询街景图像与参考集中带有 GPS 标记的航空图像进行匹配的问题，并指出了图像对齐信息的被忽视问题，研究表明，基于度量学习技术的改进可以显著提高性能而无需利用对齐信息，同时使用 Grad-CAM 进行可视化来理解模型以及对齐信息
PDF4 years ago
JL-DCF: RGB-D 显著性目标检测的联合学习和稠密协同融合框架
本文提出了一种新颖的联合学习和密集协作融合（JL-DCF）架构，用于 RGB-D 显着对象检测。通过 Siamese 网络，JL-DCF 从 RGB 和深度输入中学习，提供了稳健的显着特征学习和互补特征发现。在四个流行计量标准上全面实验表明
PDF4 years ago
MM情感不欺人：利用情感线索的音视频 Deepfake 检测方法
本文提出了一种基于学习的方法来检测真实和虚假的 deepfake 多媒体内容，通过提取和分析同一视频中两种音频和视觉模态之间的相似性，以及提取和比较情感线索来推断输入视频是 “真实” 还是 “虚假”，并提出了一种深度学习网络，同时利用音频和
PDF4 years ago
基于堆叠对抗网络的零样本素描图像检索
本论文提出了一种基于生成对抗网络和连体网络的零样本草图图像检索方法，该方法在标准 ZSL 和广义 ZSL 设置下均获得了显著的提高。
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SiamCAR: Siamese 全卷积分类和回归用于视觉追踪
该研究提出了一种使用全卷积孪生网络以像素级方式解决视觉跟踪问题的方法，其中包括特征提取和边界框预测两个子网络，不需要基于区域建议，能够更简单、更准确地进行目标跟踪。
PDF5 years ago
CVPR利用 GAN 和孪生网络从真实照片匹配服装的 PoshakNet 框架
提出使用基于 GAN 和 Siamese 网络的视觉搜索框架，可以从输入的照片中提取被穿着的服装并与数据集中的服装进行匹配，以帮助在线购物客户更好地搜索商品。
PDF5 years ago
基于注意力相似度学习的社交媒体可解释式作者验证
本文针对社交媒体上短文本语言特征多变不足以支持作者验证的问题，提出了一种基于 Hierarchical Siamese 神经网络的算法，通过学习神经特征和可视化决策过程可以有效地进行作者验证，并在大规模的亚马逊评论数据集上进行实验，结果表明
PDF5 years ago
MelGAN-VC: 基于频谱的任意长度样本的语音转换和音频风格转换
MelGAN-VC 使用 GAN 架构、siamese 网络等对非平行语音数据进行语音转换，不仅能精确地将源语音转换为目标语音，还能保留语音信息和灵活地建模目标说话者的风格，同时还能用于音乐风格转换等音频处理应用。
PDF5 years ago
ICCVGradNet：用于视觉目标跟踪的梯度引导网络
本文提出了一种基于梯度引导的 siamese 网络，通过前后向操作更新目标的模板，利用梯度中的区分信息，提高了视觉跟踪的表现，并使用模板泛化训练方法以更好地使用梯度信息并避免过度拟合。在最近的基准测试中，我们的方法表现优于其他现有的最先进的
PDF5 years ago
UnsuperPoint：端到端无监督兴趣点检测器和描述符
本文介绍了一种基于无监督深度学习的兴趣点检测器和描述器 - UnsuperPoint。使用自监督方法，使用孪生网络和一种新的损失函数，允许兴趣点得分和位置自动学习。而且，该模型不需要生成伪真实点，也不需要从运动中生成的表示，并且只需要一轮训
PDF5 years ago
CVPR使用深度时间外观匹配联合进行在线多行人跟踪
本研究提出了一种基于联合推理网络的轨迹外观模型，有效解决了在多目标跟踪中应对高维度外观信息的问题，且在识别目标与观测匹配以及保持目标的一致性方面具有重要贡献。
PDF5 years ago
数字病理学自监督相似度学习
提出了一种适用于数字病理学领域的自监督方法，利用同构网络从全切片图像中提取特征来创建稳健和紧凑的图像描述符，其由长度为 128 的特征向量生成，并结合实验结果表明，相比于现有的 ImageNet 和通用的自监督特征提取方法，该方法在图像检索
PDF5 years ago
跨服装类别学习时尚搭配以进行服装推荐
本文提出了一种基于孪生网络和全连接网络的推荐方法，其中加入颜色直方图功能以提高时尚兼容性评价，且网络训练采用拉普拉斯和矩阵变量正态分布以增强网络效率和稀疏性。
PDF5 years ago
学习立体，推断单眼：用孪生网络进行自监督单目深度估计
本论文提出了一种新型的自监督单目深度估计方法，使用两张图像进行训练以及基于 Siamese 网络结构只使用其中一张图像来预测深度，在 KITTI 基准测试和 Make3D 基准测试中均取得了最优结果。
PDF5 years ago
CVPR为跨视图地理定位的神经网络引入贷款方向
本文提出一种基于方向信息的神经网络模型，应用于图像地理定位问题中，使用角度编码方式让神经网络更好的提取特征，使该模型在地理位置定位方面表现出较高的正确率和精度。
PDF5 years ago
自监督学习的人脸表示方法用于视频人脸聚类
本文提出了一种无监督方法，使用基于深度预训练人脸网络获得的表示来提取视频中的身份信息，为此，我们设计了一种自监督的 Siamese 网络，并在三个视频数据集上进行了评估，结果表明我们的方法优于当前所有现有的方法。
PDF5 years ago