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做语义分割不用任何像素标签,UCSD、英伟达在ViT中加入分组模块,入选CVPR2022

机器之心报道 机器之心编辑部 生成效果的确很惊艳。 视觉场景是由有语义意义的像素组构成。在深度学习的概念出现之前,业界就已经使用经典的视觉理解方法对像素分组和识别进行深入研究。自下而上分组的思想是:首先将像素组织成候选组,然后用识别算法模块处理每个分组。这种思路已经成功应用于超像素图像分割、以及目标检测和语义分割的区域构建。除了自下而上的推理,识别过程中自上而下的反馈信号,能够更好地完成视觉分组。 随着深度学习时代的到来,显式分组和识别的思想,在端到端的训练系统中已经不再那么泾渭分明,而是更紧密地耦合在一起

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Analytical Chemistry | 深度学习实现高分辨率LC-MS数据中的精确峰检测

液相色谱与质谱联用(LC-MS)是代谢组学中最受欢迎的分析平台之一。尽管基于LC-MS的代谢组学应用程序种类繁多以及分析硬件的发展,但是LC-MS数据的处理仍然遇到一些问题。最关键的瓶颈之一是原始数据处理,LC-MS原始数据通常由成千上万的原始MS质谱图组成;每个光谱都有其自己的序列号,并且该数目随保留时间(RT)的增加而增加。这些数据通常包含数千个信号,使得手动数据处理几乎变得不可能。当前用于自动LC-MS数据处理的流程通常包括以下步骤:(1)检测感兴趣区域(ROI);(2)检测色谱峰,然后对其进行积分;(3)所有样品的峰匹配(分组);(4)通过注释相应的加合物和碎片离子将属于同一代谢物的峰聚类为一组。

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使用拓扑数据分析理解卷积神经网络模型的工作过程

神经网络在各种数据方面处理上已经取得了很大的成功,包括图像、文本、时间序列等。然而,学术界或工业界都面临的一个问题是,不能以任何细节来理解其工作的过程,只能通过实验来检测其效果,而无法做出合理的解释。相关问题是对特定数据集经常存在某种过拟合现象,这会导致对抗行为的可能性。出于这些原因,开发用于发展对神经网络的内部状态的一些理解的方法是非常值得尝试的。由于网络中神经元的数量非常庞大,这成为使得对其进行数据分析显得比较困难,尤其是对于无监督数据分析。 在这篇文章中,将讨论如何使用拓扑数据分析来深入了解卷积神经网络(CNN)的工作过程。本文所举示例完全来自对图像数据集进行训练的网络,但我们确信拓扑建模可以很容易地解释许多其他领域卷积网络的工作过程。 首先,对于神经网络而言,一般是由节点和有向边组成。一些节点被指定为输入节点,其他节点被指定为输出节点,其余节点被指定为内部节点。输入节点是数据集的特征。例如,在处理图像时,输入节点将是特定图像格式的像素。在文本分析时,它又可能是单词。假设给定一个数据集和一个分类问题,比如手写数字MNIST数据集,试图将每个图像分类为数字0到9中的某一个数字。网络的每个节点对应于一个变量值(激活值)。因此,每个数据点为神经网络中的每个内部和输出节点生成值。网络每个节点的值由分配给每个边的权重系统决定。节点节点Z上的值由与之连接的节点A,B,C,D节点的激活函数来确定。

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重拾非学习的策略:一种新颖的点云配准问题设置

这个工作来自于上海交通大学,发表于CVPR 2022。我们知道,三维点云配准是三维视觉以及点云相关任务中的一个关键课题。早期最具有代表性的三维点云配准的工作是ICP,其根据点匹配估计输入点云的相对位姿。近年来随着深度学习技术的发展进步,基于深度学习的三维点云配准方法成为研究的主流,并随之诞生了DeepVCP、DGR、Predator等著名的方法。但这个工作重新聚焦于非学习的策略,通过聚类策略实现了先进的性能。同时,这个工作提出了一个新颖的点云配准问题设定,称为multi-instance point cloud registration,即同时估计某个instance的源点云与多个目标instance组成的目标点云中的每个instance的相对位姿。

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成立 5 周年:一文览尽 Facebook 人工智能研究院历年重要成果

AI 科技评论按:五年前,Yann LeCun 等人创建了 Facebook 人工智能研究院 (Facebook AI Research,FAIR),试图通过开放的研究环境促进人工智能的发展,进而造福所有人——他们努力的目的是为了理解智慧的本质,以便创造真正意义上的智能机器。从那时起,FAIR 便不断发展壮大、做出成果,逐渐长成一个在多个国家均设有实验室的国际性研究组织,当中包括硅谷门罗公园、纽约、巴黎、蒙特利尔、特拉维夫、西雅图、匹兹堡和伦敦。在人工智能渐渐成为 Facebook 业务核心的当下,FAIR 也随之成为 Facebook 庞大人工智能架构的一部分,从基础研究到应用研究与技术开发,致力于人工智能研发的方方面面。

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