triplet network | BriefGPT - AI 论文速递

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BotTriNet: 通过度量学习实现社交机器人检测的统一高效嵌入
BOTTRINET 使用嵌入技术，提出一个统一的嵌入框架进行机器人检测，并设计了三重神经网络进一步提高分类性能，成功实现对真实世界数据集的最高平均准确度和 f1 分数，达到 98.34％和 97.99％，且对于四个内容无关的 bot 集合，
PDFa year ago
适应性边际的元学习三元组网络用于少样本命名实体识别
本文提出了 MeTNet 方法，使用三元组网络映射样本和原型向量到低维空间，通过自适应的边缘控制实体类型，实现了准确的 few-shot 命名实体识别。
PDFa year ago
无素描人脸图像检索：一个新挑战
提出一种新的任务 SLFIR，旨在通过尽可能少的笔画使用不完整的素描图像检索目标人脸照片。首先开发了一种绘图过程生成素描图像数据的方法，并提出了一个两阶段方法作为 SLFIR 的基线，包括采用三元网络学习完整素描和关键人脸照片之间的联合嵌入
PDFa year ago
基于三元组 BERT 网络的知识图谱精化
本文利用三元组网络和基于 transformer 的语言模型，采用信息聚类方式对知识图谱中的实体或关系进行 embedding，提升关系预测准确性。通过在多个基准知识图谱上的 triplet 分类和关系预测任务的表现验证了 GilBERT
PDF2 years ago
TriBYOL：用于自监督表示学习的三元组 BYOL
该文提出了一种新的自监督学习方法，使用小批量更好地表示。通过三元组网络和三元视图损失的组合，提高了小批量自监督表示学习的性能，这种方法在多个数据集中都可以显著优于现有的自监督学习方法，为处理使用小批量高分辨率图像的实际问题提供了可行的解决方
PDF2 years ago
ACL使用三元组网络进行医疗实体链接
本文提出了一种无需手工规则的稳健便携候选实体生成方案，采用三元组网络用于疾病链接排名，实验结果表明我们的方法在标准基准 NCBI 疾病数据集上显著优于现有方法。
PDF4 years ago
基于双流神经网络的人脸篡改检测
本文提出了一种用于人脸篡改检测的两路网络，其中使用 GoogLeNet 来检测人脸分类流中的篡改伪影，并使用基于贴片的三元组网络作为第二路以利用捕获当地噪声残留和相机特征的特征。此外，本文通过两个不同的在线人脸交换应用程序创建了一个新的数据
PDF6 years ago
针对高效人员再识别的对抗二进制编码
本研究提出了一种简单而有效的基于对抗学习的二进制编码框架（ABC）用于高效实现人物重识别任务，通过配备深度三元组网络进一步增强所提取的二进制码的可辨别性，同时在端到端的方式下优化 ABC 和三元组网络，实验结果显示该方法在三个大规模的人物重
PDF6 years ago
CVPR野外深度病变图：在大规模多样化病变数据库中学习和组织重要的放射学图像发现的关系
该文介绍了使用深度学习模型快速有效地处理医学影像中的异常病变并生成语义化标注的方法。研究利用 DeepLesion 数据集和三元组网络模型结构，可以有效地检索、聚类、和分类这些异常病变。该方法可以进一步应用于病人内部异常的匹配和缺失标注挖掘
PDF7 years ago
在细粒度视觉识别中引入类内差异
本研究以图像识别为课题，使用 Group Sensitive TRiplet Sampling 方法并融合 intra-class variance 到深层度量学习模型的 triplet 损失函数中，以提高 fine-grained vis
PDF7 years ago
CVPR通过优化全局损失函数学习具有深度连体和三元卷积网络的局部图像描述符
本文提出了使用三元组网络和全局损失函数来学习本地图像描述符的方法，使用 UBC 基准数据集进行比较，结果表明在减少 UBC 数据集误差方面，三元组网络比 Siamese 网络更准确，并且三元组和全局损失函数的组合是最佳的。最后，本文还展示了
PDF9 years ago