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蛋白质表示学习中的序列信息嵌入：是否总能获得更好的性能？
本研究提出了 ProtLOCA 方法，它是一种基于氨基酸结构表示的局部几何对齐方法，通过在蛋白质对全局结构匹配任务中的有效性测试、CATH 标签的独立测试数据集上的性能优于现有序列和结构表示学习方法，快速而准确地匹配结构一致的蛋白质域，还在
PDF8 days ago
DVLO：深度视觉 - LiDAR 里程计，使用局部到全局特征融合和双向结构对齐
通过局部到全局的融合网络与双向结构对齐，本研究解决了视觉 - LiDAR 融合中由于两种模态之间内在数据结构不一致性而带来的挑战，取得了在 KITTI 里程计和 FlyingThings3D 场景流数据集上超过单模态和多模态方法的最新成果。
PDF3 months ago
可扩展的不完全多视角聚类与结构对齐
通过锚图学习和结构对齐，提出了一种用于处理不完整多视角聚类的新型不完整锚图学习框架，提高了聚类质量并降低了时间和空间复杂度。
PDF10 months ago
Alignahead: 基于图神经网络的在线跨层知识提取
本研究提出了一种基于在线学习的知识蒸馏框架，使用协作式训练方法中的互为同步的学生模型来提高图神经网络嵌入表示的性能，而不需依赖于一个预先训练的教师模型；同时，使用跨层蒸馏策略来对齐每个学生模型之间的局部结构信息，从而提高模型收敛速度和准确性
PDF2 years ago
MM缓解人类水平转移：多人姿态估计的稳健领域自适应方法
本文提出了一种新颖的领域适应方法，用于多人姿态估计，以进行人类级别的拓扑结构对齐和细粒度特征对齐。通过三个模块实现：交叉注意力特征对齐（CAFA），域内结构自适应（ISA）和域间人 - 拓扑对齐（IHTA）模块，证明了该算法优于现有最佳算法
PDF4 years ago
NIPS掩盖：嘈杂监督的新视角
本文介绍了一种名为 Masking 的人类辅助方法，利用人类认知无效类转换和自然推断噪声转移矩阵的结构，导出了一个结构感知的概率模型，并解决了结构提取和结构对齐的挑战。Masking 可以显著提高分类器的鲁棒性。
PDF6 years ago