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POINTNET:利用深度学习对点云进行3D分类和语义分割
深度学习
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这次介绍的是一个比较基础的工作,针对空间点云,进行分类或者语义分割的框架,现在通常也被用作对RGB-D图像进行特征提取的部分。
Mezereon
2023-05-10
398
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利用超球嵌入来增强对抗训练
神经网络
深度学习
人工智能
这次介绍一篇NeurIPS2020的工作,"Boosting Adversarial Training with Hypersphere Embedding",一作是清华的Tianyu Pang。
Mezereon
2021-07-13
440
0
语义上的对抗样本 -- SemanticAdv
网络安全
安全
机器学习
神经网络
深度学习
这次介绍的是ECCV2020的一篇文章,SemanticAdv: Generating Adversarial Examples via Attribute-conditioned Image Editing
Mezereon
2021-04-19
695
0
深度学习中的公平性
深度学习
深度学习十分流行,在许多领域有着不错的表现。然而,深度学习算法中的公平性(fairness) 亦是重要的研究方向。这次,我们以Du的一篇文章为例,给大家介绍一下深度学习中的公平性。
Mezereon
2021-04-09
1.2K
0
利用Transformer来进行目标检测和语义分割
图像识别
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
这次介绍的是Facebook AI的一篇文章“End-to-End Object Detection with Transformers”
Mezereon
2021-04-02
941
0
浅谈深度学习模型中的后门
安全
网络安全
深度学习
关于深度学习安全方面,粗浅地可以分为两大块:对抗样本(Adversarial Example)以及后门(Backdoor)
Mezereon
2021-03-23
1.5K
0
基于白盒表征的图像卡通化
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
腾讯云开发者社区
取自CVPR2020的一篇文章Learning to Cartoonize Using White-box Cartoon Representations
Mezereon
2021-03-17
646
0
浅谈深度学习中的对抗样本及其生成方法
网络安全
安全
深度学习
深度学习模型被广泛应用到各种领域,像是图像分类,自然语言处理,自动驾驶等。以ResNet,VGG为代表的一系列深度网络在这些领域上都取得了不错的效果,甚至超过人类的水平。然而,Szegedy等人在2014年的工作(Intriguing properties of neural networks)揭示了深度网络的脆弱性(vulnerability),即在输入上做一些微小的扰动(perturbation)就可以令一个训练好的模型输出错误的结果,以下面这张经典的熊猫图为例:
Mezereon
2020-12-29
1.5K
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