visual classifiers | BriefGPT

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基于模式识别的上下文化的异常检测
本研究提出了 CODE 方法，它是一种可解释人工智能领域的扩展工作，用于识别类别特定的重复模式，以构建强大的用于视觉分类器的离群检测方法。CODE 不需要对分类器进行重新训练，且与离群分布无关，直接针对训练数据集进行调优。关键在于模式识别，
PDF8 months ago
可解释的基于模式识别的场外检测
该研究提出使用可解释 AI 领域的 PARTICUL 算法以构建更易解释、更具鲁棒性的视觉分类器的异常检测器，无需重新训练分类器，适用于缺乏明确定义的领域，并通过四个数据集和两个 OoD 定义的广泛基准测试证明了该方法的检测能力与现有方法相
PDFa year ago
ECCVShapeStacks：学习通用物体堆叠的基于视觉的物理直觉
本文研究了智能 Agent 在执行复杂任务时所需的物理直觉，提供了一个基于模拟的数据集，利用视觉分类器进行物理稳定性预测，并通过利用被动 / 主动的物理直觉构造稳定的物体堆栈，并观察主动叠加任务引起的物体本质和对象自然属性 - 叠堆特征的引
PDF6 years ago
CVPR将头部与 “喙” 连接起来：从嘈杂文本中进行零样本学习，实现部分精度描述
该论文研究了从文本描述中学习视觉分类器的方法，在无训练数据图片的情况下，提出了一种学习框架来将文本术语与其相关部分相连，并抑制与非视觉文本术语的连接，可用于零样本识别。在 CUBirds 2011 数据集上，实验结果表明，该方法将基于文本的
PDF7 years ago
ICCV使用双重排列同态加密实现隐私保护的视觉学习
本文提出了一个隐私保护的视觉分类器学习框架，利用分布式私有图像数据进行学习，并使用同态加密系统保护数据隐私。通过 DPHE 和稀疏数据约束方法提高同态加密的运算效率，最终得出在保证数据隐私的前提下，能够与最先进的视觉识别方法媲美的分类器。
PDF7 years ago
编写分类器：从非结构化文本预测视觉分类器
本篇研究提出并探究了四种基于回归和领域转移算法的方法以及在分布语义下基于内核函数的文本描述预测可视化分级任务，并在 CU Birds 和 Flower 数据集上成功预测了可视化分类器。
PDF9 years ago