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ReVersion|图像生成中的 Relation 定制化

目前还没有工作探索过如何从图片中提取一个具体关系(relation),并将该relation作用在生成任务上。为此,我们提出了一个新任务:Relation Inversion。...如上图,给定几张参考图片,这些参考图片中有一个共存的relation,例如“物体A被装在物体B中”,Relation Inversion的目标是找到一个relation prompt 来描述这种交互关系...我们提出了relation-focal importance sampling策略来鼓励更多地关注high-level的relation;同时设计了relation-steering contrastive...4 结果展示 丰富多样的relation 我们可以invert丰富多样的relation,并将它们作用在新的物体上 丰富多样的背景以及风格 我们得到的relation ,还可以将不同风格和背景场景中的物体...同一个Relation,丰富多样的物体组合

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【论文】Awesome Relation Classification Paper(关系分类)(PART II)

写在前面 上一篇【论文】Awesome Relation Extraction Paper(关系抽取)(PART I)介绍了一些关系抽取和关系分类方面的经典论文,主要是以CNN模型为主,今天我们来看看其他模型的表现吧...Relation Classification via Recurrent Neural Network(Zhang 2015) 考虑到CNN对于文本序列的长距离建模不够理想,作者提出使用RNN来进行关系分类的建模...---- 3.Bidirectional Recurrent Convolutional Neural Network for Relation Classification(Cai/ACL2016)...在每个RCNN中,将SDP中的words和 words之间的dependency relation 分别用embeddings表示,并且将SDP中的words之间的dependency relation...Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification(Zhou/ACL2016

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【论文】Awesome Relation Classification Paper(关系分类)(PART II)

Relation Classification via Recurrent Neural Network(Zhang 2015) 考虑到CNN对于文本序列的长距离建模不够理想,作者提出使用RNN来进行关系分类的建模...---- 3.Bidirectional Recurrent Convolutional Neural Network for Relation Classification(Cai/ACL2016)...在每个RCNN中,将SDP中的words和 words之间的dependency relation 分别用embeddings表示,并且将SDP中的words之间的dependency relation...在convolution层把相邻词对应的LSTM输出和它们的dependency relation的LSTM输出连结起来作为convolution层的输入,在convolution层后接max pooling...Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification(Zhou/ACL2016

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基于Attention-RPN和Multi-Relation Detector的少样本目标检测

----接下来重点介绍本文提出的算法,本文的总体框架以Faster R-CNN为基础,模型主要创新点在于提出一个新的RPN结构Attention-RPN和detector头网络Multi-Relation...Global Relation:用于学习我们先假设送过来的ROI特征图大小固定为7x7xC,C是通道数。...Local Relation: 先对两个ROI特征图分别用weight-share的1x1卷积进行channel-wise操作,然后再进行类似于Attention RPN的操作,如Fig.5所示,区别在于...Patch Relation:我们首先将两个ROI特征图进行concatenate,变成7x7x2C,然后经过一系列结构如下图所示。...同时作者还对这三个Relation Detector做了消融实验,结果如下。可以看出不同的Relation Detector结果会有较大的差异,但是三者结合起来,效果是最好。?

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