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POINTNET：利用深度学习对点云进行3D分类和语义分割

深度学习工作数据网络性能

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。

2023-05-10

2750

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。

2021-07-13

4140

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

2021-04-19

6600

深度学习中的公平性

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。

2021-04-09

1.1K0

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”

2021-04-02

8940

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）

2021-03-23

1.3K0

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

2021-03-17

6190

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：

2020-12-29

1.4K0

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