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没有自然图像的预训练

是否可以使用未经任何自然图像预训练的卷积神经网络来帮助自然图像理解? 本文提出了一个新概念,即公式驱动的监督学习。 我们通过分配分形来自动生成图像模式及其类别标...

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两个校准摄像机之间相对姿势的快速且可靠的可证明估计

摄像机的相对姿势问题(RPp)旨在在给定两个中央摄像机和已校准摄像机之间的成对特征对应集合的情况下,估计相对方向和平移(姿势)。 RPp被认为是一个优化问题,其...

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有效的数据扩充,用于人员重新识别

为了充分利用灰度图像的结构信息,减少光照变化对人身识别的不利影响,提出了一种有效的数据增强方法,包括随机灰度变换,随机灰度斑块替换和随机灰度变换。他们的组合。发...

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渐进式协同注意网络,用于细粒度的视觉分类

细粒度的视觉分类旨在识别属于同一类别中多个子类别的图像。由于高度混淆的类别之间存在固有的细微差异,因此这是一项具有挑战性的任务。大多数现有方法仅将单个图像作为输...

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于时间动作本地化的活动图变压器

我们介绍了Activity Graph Transformer,这是一个用于时间动作本地化的端到端可学习模型,它接收视频作为输入并直接预测出现在视频中的一组动作...

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在弱监督环境中发现多标签演员行动协会

由于收集和注释数据以用于时空行为检测非常昂贵,因此需要学习较少监督的方法。弱监督的方法不需要任何边界框注释,并且只能从指示视频剪辑中是否发生动作的标签进行训练。...

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MPASNET:运动先验连体网络,用于视频场景中的无监督深人群分割

人群分割是作为拥挤场景分析的基础的基本任务,非常需要获得精炼的像素级分割图。然而,这仍然是一个具有挑战性的问题,因为现有方法要么需要密集的像素级注释来训练深度学...

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通过深度生成模型进行正则化:一种分析观点

本文提出了一种通过深度生成神经网络对成像中反问题进行正则化的新方法(例如,去模糊或修复)。 与端到端模型相比,这种方法似乎特别有趣,因为只要生成模型适合数据,就...

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3D多目标跟踪的两阶段数据关联方法

多对象跟踪(MOT)是任何自动驾驶管道的组成部分,因为它会产生场景中其他运动对象已经捕获的轨迹,并有助于预测它们的未来运动。得益于深度学习在3D对象检测方面的最...

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布尔函数的度与块敏感度之间的分离

在本文中,我们研究了两个复杂性度量之间的分离:布尔函数作为实数的多项式的阶及其块敏感性。我们表明,从Tal建立的[数学处理错误]到[数学处理错误],可以改善这两...

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针对5G无线电接入网络切片的洪泛攻击的对抗机器学习

网络切片将网络资源作为5G无线电接入网络(RAN)的虚拟资源块(RB)进行管理。每个通信请求都具有体验质量(QoE)要求,例如吞吐量和等待时间/最后期限,这可以...

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用于软件和开发人员社交网络的联合自回归和图模型

社交网络研究的重点是超链接图,书目引文,朋友/关注模式,影响力扩散等。大型软件存储库还形成了非常有价值的网络工件,通常以软件包,开发人员,其中的依存关系,和错误...

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自适应培训:桥接有监督和自我监督的学习

我们提出了自适应训练-一种统一的训练算法,该算法可通过模型预测动态校准和增强训练过程,而不会产生额外的计算成本-可以促进深度神经网络的监督学习和自我监督学习。我...

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分布式机器学习I / O的透视式预取

I / O正在成为机器学习培训的主要瓶颈,尤其是在云和超级计算机等分布式环境中。 最佳的数据提取管道在系统之间有所不同,提高效率需要在对本地存储,外部文件系统和...

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辅助机架少的机架感知式重新生成代码

我们考虑机架式存储系统,其中\(n \)个节点组织在\(\ bar {n} \)个机架中,每个机架包含\(u \)个节点,任何\(k \)个节点都可以检索存储的...

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通过异构GNN进行知识保存的增量社交事件检测

社交事件可提供有关群体社交行为和公众关注的宝贵见解,因此在产品推荐和危机管理等领域具有许多应用。社交消息的复杂性和流式传输特性吸引了人们在增量学习环境中解决社交...

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证明不可表达性

无限单词上不同类别的自动机具有不同的表达能力。确定给定语言[数学处理错误]是否可以由所需类别的自动机表达,可以简化为确定Prover和Refuter之间的游戏:...

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我该如何选择解释器? 事后解释的基于应用的评估

已有数项研究工作提出了新的可解释AI(XAI)方法,这些方法旨在生成具有特定属性或要求的模型解释,例如保真度,健壮性或人类可解释性。但是,很少根据解释对决策任务...

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次模块示例聚类的GPU加速优化器感知评估

亚模块功能的优化构成了执行聚类的可行方法。强大的逼近保证和可行的优化流数据使这种群集方法变得有利。从技术上讲,子模块函数将数据子集映射为实数值,这表明特定子集的...

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学习与AIST ++一起跳舞:音乐调节型3D舞蹈生成

在本文中,我们提出了一种基于转换器的基于音乐的3D舞蹈生成学习框架。我们精心设计我们的网络架构,并根据经验研究获得定性令人愉悦的结果的关键。关键组件包括一个深层...

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