transformer-based method | BriefGPT

关键词transformer-based method

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Point-SAM: 可提示的点云三维分割模型
通过使用基于 Transformer 的方法在 3D 空间中扩展了 Segment Anything Model（SAM），我们提出了一种 3D 可提示分割模型（Point-SAM），利用部分级和对象级注释，从 SAM 中生成伪标签，将 2
PDF9 days ago
CVPRDSL-FIQA：通过双集合退化学习和基于关键点导引的变换器评估面部图像质量
本文介绍了一种基于 Transformer 的通用人脸图像质量评估方法，其中包括双集合降级表示学习机制和综合通用人脸 IQA 数据集，该方法在评估人脸图像感知质量方面取得了显著的改进。
PDF21 days ago
CVPRDSGG：稠密关系变换器用于端到端场景图生成
本文介绍了一种新的基于 Transformer 的方法，称为 DSGG，将场景图检测视为基于一组独特的图感知查询的直接图预测问题，并采用放松子图匹配的方式获取图节点及其关系的紧凑表示，以及通过关系蒸馏策略来解决关系语义重叠问题。实验结果表明
PDF3 months ago
BFRFormer：用于实际盲目人脸修复的基于 Transformer 的生成器
提出了一种基于 Transformer 的盲目人脸修复方法 BFRC; 该方法在处理长距离依赖关系方面较传统方法更有效，能够重建保留有身份特征的细节丰富的图像。
PDF4 months ago
CurveFormer++：基于曲线传播的 3D 车道检测，带有时间曲线查询和注意力机制
CurveFormer++ 是一种基于 Transformer 的单阶段方法，不需要图像特征视图转换模块，直接从透视图像特征中推断出三维车道检测结果。
PDF5 months ago
推荐的自然语言解释中的连贯性问题
提供自然语言解释对于非专业用户尤为有用，然而目前常用的评估方法未能充分捕捉解释和预测之间的连贯性，因此本文通过人工验证、自动连贯性评估方法和基于 Transformer 的新方法阐明了这个问题，并进行了实验评估，结果表明该方法明显提高了解释
PDF7 months ago
基于 Transformer 架构的深度学习用于电力系统短期电压稳定性评估 —— 类别不平衡
现有的数据驱动电力系统短期电压稳定性评估 (STVSA) 方法假定输入数据的类别平衡。然而，在实际应用中，干扰后出现短期电压不稳定的情况很少，导致严重的类别不平衡问题和分类器性能下降。为解决这一挑战，本论文提出了一种基于 Transform
PDF9 months ago
ACLCoAD：基于症状和疾病协作生成的自动诊断
引入了一个名为 CoAD 的新型疾病和症状协作生成框架，通过对多个关键创新的整合来改善 AD，并在各类数据集上展示得到了平均 2.3% 的改进。
PDFa year ago
自适应窗口修剪用于高效局部运动去模糊
本文提出了一种基于自适应窗口修剪变换器块的局部运动去模糊视觉变换器（LMD-ViT）方法，该方法通过训练过程中的重构损失和基于注释的模糊掩模的修剪损失来预测模糊置信度，并将其应用于剪枝操作中，以消除局部运动模糊而不失真锐利区域，并显著减少计
PDFa year ago
使用 2D 物体和手部姿态的自我视角人体动作识别
本研究探索了使用二维手部姿态和物体姿态信息实现以自我为中心的动作识别的可行性，并使用最先进的基于 Transformer 的方法分类序列，并取得了 94% 的验证结果，这突出了二维手部和物体姿态信息在动作识别任务中的潜力，并为基于 3D 的
PDFa year ago
Absformer: 基于 Transformer 的无监督多文档抽象摘要模型
本文提出了一种新的基于 Transformer 的方法，称为 Absformer，旨在针对没有提供摘要总结的文档进行无监督的抽象式多文档摘要生成，并在现实世界的三个不同领域的数据集上进行了评估，结果表明该方法在评价指标方面取得了实质性的提高
PDFa year ago
一种基于 Transformer 的零样本和少样本生物医学命名实体识别方法
本论文提出了一种基于 transformer 的方法来解决在生物医学领域中监督命名实体识别（NER）的挑战，包括零样本和少样本 NER。该方法基于将多类令牌分类的任务转化为二进制令牌分类，并在更多数据集和医学实体上预训练，从中可以学习给定实
PDFa year ago
通过 Transformer 进行轮廓补全及其在矢量字体数据中的应用
本文介绍了一种基于 Transformer 的方法，用于解决轮廓补全任务中的缺失部分检测和补全问题，并展示了实现字体轮廓补全的结果。
PDFa year ago
CVPRPoseFormerV2: 探索频域以实现高效和强韧的 3D 人体姿势估计
本研究提出了一种名为 PoseFormerV2 的新型人体姿态估计方法，借助于在频域上紧凑的骨骼序列表示，以有效地扩大接受域并增强对噪声干扰的鲁棒性，进行时域和频域特征有效融合，相较于原始的 PoseFormer 和其他基于 transfo
PDFa year ago
非马可夫环境中的政策分歧
本文提出了一个基于 transformer 的策略扩散方案，从状态 - 动作对历史数据学习不同的策略，以解决在非马尔可夫环境中由于长时历史数据和奖励的关联性导致的策略相似、过拟合等问题。实验结果表明，该策略扩散方案在多个学习环境下获得了比最
PDFa year ago
AAAI超高清低光图像增强：基准及基于 Transformer 的方法
介绍了一种基于 Transformer 的低光图像增强方法，通过大规模数据库的系统基准测试，证明该方法优于现有算法，并提出利用该算法作为前处理步骤可以显著提高低光条件下的面部检测性能。
PDF2 years ago
MMVieCap4H-VLSP 2021：基于注意力机制的对象关系变换器在越南图片字幕生成中的性能优化
本研究提出了一种有效的方法来改进基于转换器的图像理解方法，通过在对象关系转换器结构上扩展 Attention on Attention 机制，实验表明我们的方法在 VLSP 举办的 Image Captioning 共享任务的公共测试和私人
PDF2 years ago
TENET: 用于有效时序流的 Transformer 编码网络，用于运动预测
本报告提出了一种用于自主驾驶的有效的运动预测方法，采用基于 Transformer 的输入编码和轨迹预测，引入了 Temporal Flow Header 以增强轨迹编码，最后使用高效的 K-means 集成方法，在 Argoverse 2
PDF2 years ago
MST++：多阶段谱转换器用于高效谱重建
通过使用基于 Transformer 的多阶段光谱智能变换器（MST++）及其包含的光谱注意块，该论文提出了一种新方法实现了显着优于其他最先进方法的重建结果，尤其适用于光谱重建挑战。
PDF2 years ago
ECCV粗到细的稀疏变换器用于高光谱图像重建
该论文提出了一种基于 Transformer 的 CST 方法，首次将 HSI 稀疏性嵌入到深度学习中进行重建，使用 SA-MSA 进行粗细层次的像素聚类和自相似性捕捉，相比于现有方法具有更高的重建性能和更低的计算成本。
PDF2 years ago