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TransFusion: 基于 Transformer 的对比学习
这篇论文提出了一种新的框架 TransFusion，旨在使对比学习的过程更具分析性和可解释性，进而通过最小化 Jensen-Shannon 散度来训练模型，提取并分类复杂真实世界数据中的特征，从而提高下游任务的分类准确性。
PDF3 months ago
透明度为基础的扩散模型用于异常检测
提出了一种新的透明度扩散过程，通过逐渐增加异常区域的透明度，恢复其正常外观并保持不含异常的区域的细节，从而实现精确的异常检测。TransFusion 在 VisA 和 MVTec AD 数据集上获得了 98.5% 和 99.2% 的图像级
PDF8 months ago
TransFusion: 一种实用有效的基于 Transformer 的扩散模型，用于 3D 人体动作预测
TransFusion 是一种基于扩散的 3D 人体动作预测模型，它能够生成更有可能发生的样本并保持一定程度的多样性，通过使用 Transformer 作为骨干，以及在浅层和深层之间使用长跳连接和离散余弦变换来建模运动序列，改善性能，并与使
PDFa year ago
TransFusion: 使用 Transformer 和扩散模型生成长且高保真度的时间序列
我们通过引入 TransFusion，一种基于扩散和变换器的生成模型，生成了高质量、长序列的时间序列数据，并引入了两种评估度量来评估合成数据的质量和预测特性。TransFusion 在各种视觉和经验度量方面优于先前的最先进方法。
PDFa year ago
通过翻译和注解融合实现更好的低资源实体识别
使用 TransFusion 模型将低资源语言的文本翻译成高资源语言进行训练及注释，再将结构融合回低资源语言，有效提升跨语言命名实体识别 (NER) 的性能。
PDFa year ago
TransFusion: 用多项式扩散转录语音
本文旨在探究扩散模型用于语音识别的潜在性，提出了以预训练的语音特征为条件的扩散模型 TransFusion，并通过 LibriSpeech 语音识别基准测试展示了与现有高性能反差模型可比的性能。同时，我们提出了有效采样和译码多项式扩散模型的
PDF2 years ago
CVPRTransFusion: 基于 Transformer 的稳健激光雷达 - 相机融合用于三维目标检测
TransFusion 是一种稳健的解决方案，用于处理自动驾驶中 LiDAR 和摄像头数据融合时面对的图像质量下降和误差校准问题。该方法结合了使用浅层目标查询从 LiDAR 点云预测初始边界框和自适应融合对象查询与有用的图像特征，使用注意机
PDF2 years ago