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ECCV变长人体动作生成的隐式神经表示
本研究提出了一种基于变分隐式神经表示的行动条件人体动作生成方法，可通过变分形式生成变长人体动作序列，使用 Transformer 解码器的方法在生成真实且多样的动作序列方面胜过了先前的方法，甚至优于最先进的基于 Transformer 自编
PDF2 years ago
FUTR3D: 一个用于 3D 检测的统一传感器融合框架
提出了第一个统一的端到端传感器融合框架 ——FUTR3D，使用了基于查询的通用特征采样器（MAFS）和一种集合损失的 Transformer 解码器进行 3D 检测。FUTR3D 在各种传感器组合上都得到了有效验证，并且具有在不同传感器配置
PDF2 years ago
CVPRDN-DETR: 引入查询去噪以加速 DETR 训练
本文提出了一种新颖的去噪训练方法，旨在加快 DETR 训练的速度并深入了解 DETR-like 方法的收敛速度缓慢的问题。除使用匈牙利损失外，本文的方法还使用含噪声的 ground-truth 边界框来训练模型，以有效降低二分图匹配难度并实
PDF2 years ago
金字塔融合变压器用于语义分割
本研究提出了一种基于 Transformer 的 Feature Pyramid Fusion Transformer (PFT) 方法，结合学习到的查询和 Feature Pyramid 中的每个空间特征进行交叉注意力和交叉尺度的互补信息
PDF2 years ago
AAAICTIN: 惯性导航鲁棒的上下文变换器网络
本文提出了一种基于上下文转换器的网络用于惯性导航，结合深度学习和神经网络技术，通过多任务学习以及 Transformer 解码器来提高精度和效率，从而实现了对运动轨迹的准确定位和预测。
PDF3 years ago
简单并不容易：文本 VQA 和 TextCaps 的简单强基准
本篇论文提出了一种简单的关注机制，通过将 OCR 令牌特征分别发送到可视化和语言关注分支，并将它们发送到流行的 Transformer 解码器以生成答案或标题，从而在 TextVQA 和 ST-VQA 等多个基准测试上取得最新的最佳表现，并
PDF4 years ago
EMNLP多样化、可控、关键词感知：新闻多标题生成的语料库和方法
本文提出了一种生成多个与关键词相关、高质量、多样化新闻标题的方法，使用多源 Transformer 解码器，并构建了第一个大规模的具有关键词意识的新闻标题语料库，并在真实数据集上进行了广泛实验比较。
PDF4 years ago