دليل
التنبؤ متعددة المسار
لالطبقات VI-ريد للمشاة الاعتراف عبر طريقة
3DMM وجه نموذج: من الماضي إلى الحاضر إلى المستقبل
وبناء على توليدي U-صافي ضد الممي الشبكة
التنقيب والتقطير عبر وضع صورة معلومات وصفية ل
التنبؤ متعددة المسار
عنوان الصحيفة: إن حديقة التفرع مسارات: نحو متعدد المستقبل مسار المنحنى Predictio
الكاتب: JUNWEI يانغ
تاريخ النشر: 2020/02/01
أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي:؟ //Paper.yanxishe.com/review/13151 من = leiphonecolumn_paperreview0309
أوصت السبب
الآثار المترتبة على البحث:
التنبؤ مسار هو موضوع ساخن في العدد الحالي من AI الاتجاه البحوث. وبناء على هذا، ونحن نستخدم مجموعة متنوعة من أنواع مختلفة من مسارات درست كيفية التنبؤ بفعالية ودقة المسار المحتمل للتوزيع، وبالتالي المساهمة في البحث والتطبيق المستقبل في التنبؤ متعددة موضوعي.
ابتكارات:
1، خلق العالم الحقيقي استنادا إلى بيانات المسار 3D مجموعات البيانات محاكاة لدينا،
2، ويقترح المؤلفون نموذج جديد، ويشار إلى أكوان متعددة، يمكن للنموذج التنبؤ بدقة لمتعدد المسارات.
لالطبقات VI-ريد للمشاة الاعتراف عبر طريقة
اسم الورقة: مرحبا-CMD: HierarchicalCross-ModalityDisentanglementforVisible الأشعة تحت الحمراء PersonRe-فاي هوية منذ الموجبة
الكاتب: Seokeon تشوي
تاريخ النشر: 2020/02/01
أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي:؟ //Paper.yanxishe.com/review/13150 من = leiphonecolumn_paperreview0309
أوصت السبب
آثار للبحث: عن طريق الفيديو ليلة مراقبة الاعتراف المشاة عبر الوسائط هي لحظة صعبة ريد اتجاه، فقد كان قلقا واسعا في الأوساط الأكاديمية. وفي هذا السياق، يقترح المؤلف طريقة الطبقات عبر طريقة الكشف عن المشاة (مرحبا-CMD). لتنفيذ هذه الطريقة، وإدخال الشبكة وتوليد تدرج وحدة مميزة التعلم ID-الحفاظ على الصورة، يمكن لمثل هذا الهيكل شبكة حل فعال المشاة ريد المهام في مواقع مختلفة وظروف الإضاءة.
الابتكار من هذه المادة
1، ويعرض أنواع جديدة VI-ريد طريقة للمشاة عبر الوسائط تحديد الهوية: مرحبا-CMD، مقارنة مع النموذج الطريقة التقليدية، ونموذج ID-التمييزية عن طريق التمييز بين الصورة المرئية والأشعة تحت الحمراء استبعاد ID عاملين ، والحد من فعالية فرق في عبر طريقة ومشروط.
2، وذلك باستخدام شبكة ID-خنزير، مشاكل تجنب بسبب بيانات التدريب غير كافية جلبت.
3DMM وجه نموذج: من الماضي إلى الحاضر إلى المستقبل
ورقة العنوان: نماذج 3D Morphable الوجه - الماضي والحاضر والمستقبل
المؤلف: برنارد الرقيب / وليام A. P. سميث / Ayush تيواري / ستيفاني Wuhrer / مايكل Zollhoefer / ثابو Beeler / فلوريان برنار / تيمو Bolkart / آدم Kortylewski / سامي رمضاني / كريستيان ثيوبالت / فولكر Blanz / توماس فيتر
تاريخ النشر: 2019/09/03
أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي: //paper.yanxishe.com/review/12956 من = leiphonecolumn_paperreview0309؟
أوصت السبب
تفاصيل المادة 3DMM نموذج وجه منذ 20 عاما، منذ التنمية المقترحة حتى الآن، هو جيد جدا المادة الاستعراض الشامل، الكتاب والأكاديميين من حافة الرائدة في هذا المجال.
وقد اقترحت على الرغم من 20 عاما، ولكن بناء وتطبيق نماذج 3DMM، مثل التقاط، والنمذجة، والتوليف الصور وتحليلها وهلم جرا، لا تزال هناك العديد من التحديات، هو موضوع البحث النشطة جدا، الاستعراضات المقالة أحدث التقنيات في هذه المجالات المزيد في احتمال النهائي، قدمنا عددا من التحديات، وتوفير بعض التوجيه للأبحاث المستقبل، وسلط الضوء على بعض التطبيقات الحالية والمستقبلية.
فمن المستحسن الطلاب والمعلمين المهنية ذات الصلة بعناية الدراسة مقال استعراض نادر 3DMM الناس نموذج الوجه.
وبناء على توليدي U-صافي ضد الممي الشبكة
أطروحة العنوان: U-نت وبناء الممي لشبكات الخصومة التوليدية
الكاتب: Schnfeld إدغار / Schiele بيرنت / Khoreva آنا
تاريخ النشر: 2020/02/28
أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي:؟ //Paper.yanxishe.com/review/12959 من = leiphonecolumn_paperreview0309
أوصت السبب
تلقي هذه الورقة CVPR عام 2020، يقترح بنية بناء على تقرير من U-نت، مع الحفاظ على الاتساق العالمي من الصورة المركبة، كل بكسل تقديم تعليقات مفصلة للمولد. في كل الممي الدعم استجابة بكسل، تقترح هذه الورقة مزيد من تعزيز أساس CutMix بكسل البيانات عن طريق تقنيات بكسل الاتساق تنظيم لتشجيع U-صافي الممي المزيد من الاهتمام وهيكل الدلالي بين الصورة الحقيقية والزائفة صورة التغييرات، ليس فقط لتحسين تدريب U-صافي الممي، ولكن أيضا تحسين نوعية العينات الناتجة عن ذلك. تحسين الممي جديد على حالة التقنية الصناعية السابقة في مؤشرات التوزيع وجودة الصورة العادية، بحيث المولد يمكن توليفها مع صورة، والمظهر والتغييرات الهيكلية على مستوى التفاصيل والحفاظ على الواقعية العالمية والمحلية. BigGAN بالمقارنة مع النموذج الأساسي، والطريقة المقترحة على FFHQ، CelebA COCO-الحيوانات بيانات وبمتوسط قدره 2.7 نقطة ااا.
التنقيب والتقطير عبر وضع صورة معلومات وصفية ل
عنوان الاطروحة: استكشاف والتقطير عبر مشروط معلومات عن السفلية صورة
المؤلف: ليو فنجلين / رن شيوانتشنغ / ليو Yuanxin / لي كاي / سون شو
تاريخ النشر: 2020/02/28
أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي:؟ //Paper.yanxishe.com/review/12958 من = leiphonecolumn_paperreview0309
أوصت السبب
لحل هذه الورقة هو وصف الصورة المهمة.
ترى هذه الورقة أن الصورة تحتاج إلى فهم دلالات اهتمام المعلومات الاهتمام البصرية والمعلومات التي تهم خاصية المنطقة المعنية. الانتباه لالتقاط فعال، توضح هذه الورقة مهمة لاستكشاف الصورة من منظور الوضع التفاعلي، والمعلومات المحلية وجعل الاستكشاف العالمي وعملية التقطير، في حين أن اللغة وسيلة بصرية لاستكشاف واستخراج المعلومات الأصلية. مساحة الصورة والعنوان الفرعي والعلاقة التي تمثلها منطقة البارزة في المجموعة العالمية والمباراة المعلومات السمة، طريقة جديدة لاستخراج، منطقة استخراج وغرامة خصائص الحبوب لاختيار كلمة المحلية إشارة السياق القائم. نموذج الاهتمام الكامل المقترحة في هذه الورقة التي تم الحصول عليها نتيجة عصير التفاح من 129.3 تقييم COCO حاليا، من حيث الدقة والسرعة وكمية المعلمات النواحي ميزة.
فريق الكتاب بتجنيد
من أجل تقديم خدمة أفضل لشبابنا AI، AI Yanxishe رسميا قسما جديدا "أوراق" على أمل أن بأنها "نقطة اهتمام" ورقة البلمرة AI طالب الشباب، الذي أوصت به فرز الأوراق، استعراض تفسير رمز على الإنجاب. لتصبح التعلم المتطورة في الداخل والخارج لمناقشة نتائج البحوث ونشر مكان التجمع، ولكن أيضا للبحث ممتاز تنتشر على نطاق واسع ومعترف بها.
نتمنى لكم الحب الأكاديمية، يمكن للمؤلفين انضمام إلى فريق عملنا.
انضمام إلى فريق الكتاب يمكنك الحصول على
1. قسم من هذه المادة مع اسمك، سوف يقاتل من ألمع النجوم الأكاديمية
2. الإتاوات المربحة
التحريف 3.AI الشركات الشهيرة، والرعاية تذاكر الجمعية، والهدايا التذكارية، الخ، الخ حصرية المحيطة بها.
تاريخ الكتاب الفريق تحتاج:
1. هل تحب الورق الموصى به لغالبية أعضاء الروتاري Yanxishe
2. أوراق القراءة يؤلف
إذا كنت على استعداد للانضمام إلى منظمة العفو الدولية Yanxishe فريق بدوام جزئي من الكتاب من الورق، ويمكننا أن نضيف أخت صغيرة من العملية القناة الصغرى (ID: julylihuaijiang)، وتلاحظ "جزء من أطروحة"
شبكة شبكة شبكة لى فنغ لى فنغ لى فنغ
