دليل
استخدام كاميرات متعددة لحركة القبض في الوقت الحقيقي متعددة جمعية الشكل 4D
التضخيم التعلم: عمق الشبكة مشهد مطابقة مجسمة تعميمها على رواية
وجه العامة دراسة الاعتراف عمق لتوصيف
صفر دولار لنقل التعلم فائقة الدقة
متحيزين FIG ولدت على أساس مشاهد التدريب مشاركات
استخدام كاميرات متعددة لحركة القبض في الوقت الحقيقي متعددة جمعية الشكل 4D
عنوان الاطروحة: 4D جمعية الرسم البياني لالحقيقي متعدد شخص الحركة لقطة عن طريق كاميرات فيديو متعددة
الكاتب: تشانغ يو شيانغ / ان يانغ / يو تاو / لى شيوى / لي كون / ليو Yebin
تاريخ النشر: 2020/02/28
أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي:؟ //Paper.yanxishe.com/review/12957 من = leiphonecolumn_paperreview0306
أوصت السبب
تلقي هذه الورقة CVPR عام 2020، اقترح إدخال متعددة عرض الفيديو في الوقت الحقيقي التقاط متعددة حركة خوارزمية جديدة، لأول مرة بقرار الرأي، مباراة عبر عرض وتتبع الوقت دمجها في إطار التحسين التي تحصل المرتبطة 4D الخريطة التي يمكن معالجتها في وقت واحد في كل البعد (مساحة الصورة، والوقت، وجهة نظر) على حد سواء. 4D فعالة لحل الرسم البياني تكوين الجمعيات، وهذه الورقة اقترح كذلك العزم على 4D الطرف شعاع الكشف عن مجريات الأمور بحثا عن الأفكار، ثم الجمع بين حزمة من الأطراف عن طريق اقتراح خوارزمية شعاع كروسكال و. هذه الخوارزمية الجديدة يمكن استخدام خمس كاميرات من كل خمسة أشخاص في مكان الحادث، وتعمل في 30fps الوقت الحقيقي نظام التقاط الحركة. خوارزمية جديدة ليست قوية فقط إلى الكشف عن الضوضاء، كما تلقى عالية الجودة النتائج اعادة الاعمار موقف على الانترنت. من دون استخدام مظهر المعلومات المتقدمة، الخوارزمية الجديدة أفضل من أفضل الممارسات الحالية.
التضخيم التعلم: عمق الشبكة مشهد مطابقة مجسمة تعميمها على رواية
عنوان الاطروحة: التكبير وتعلم: التعميم ديب ستيريو مطابقة لرواية المجالات
الكاتب: بانغ Jiahao / الأحد ينكسيو / يانغ تشينجكسي / رن جيمي / شياو Ruichao / تسنغ جين / لين ليانغ
تاريخ النشر: 2018/03/18
أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي:؟ //Paper.yanxishe.com/review/12831 من = leiphonecolumn_paperreview0306
أوصت السبب
هذه المادة هي جوهر نموذج ما قبل المباراة حل مشكلة عمق ثلاثي الأبعاد التدريب على البيانات الاصطناعية التعميم ضعيفة على البيانات الحقيقية. ولاحظ الباحثون أن البيانات توليفها من نموذج المدخلات مسبقا-تدريب بعد بيانات حقيقية والتضخيم، وستكون النتيجة أكثر دقة من الحجم الأصلي للمدخلات. يمكن أن تكون تحت إشراف بيانات حقيقية وبالتالي، فإن مثل هذا التفاوت خريطة مكبرة تم الحصول عليها المنظر "الحقيقي". وعلاوة على ذلك، إشارة OF تقنية التنظيم، خريطة التفاوت الحصول على ضبط النفس، يمكن أن يزيل بشكل فعال الضجيج والتشويه على خريطة التفاوت نموذج مركب بيانات المدربين لدت قبل وأكثر سلاسة، وحواف أكثر تفصيلا. يظهر الورقة أيضا اثنين من العناصر الرئيسية في التكيف المجال: يجب أن يكون (1) بيانات حقيقية وأكثر موثوقية "بطاقة وهمية" الإشراف؛ (2) يتطلب نحو سلس والقيود خريطة المنظر الحفاظ على الحافة. الأوراق المدرجة في CVPR عام 2018.
وجه العامة دراسة الاعتراف عمق لتوصيف
عنوان ورقة: نحو التمثيل التعلم العالمي للالتعرف على الوجه ديب
الكاتب: شي ييتشون / يو شيانغ / سون Kihyuk / Chandraker مانموهان / جاين أنيل K.
تاريخ النشر: 2020/02/26
أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي:؟ //Paper.yanxishe.com/review/12830 من = leiphonecolumn_paperreview0306
أوصت السبب
تلقي هذه الورقة CVPR 2020، A التوصيف العام للعمق إطار موجه نحو التعلم من أجل التعرف على الوجوه التي يمكن التعامل لم يتم العثور على تغيير كبير في مجموعة التدريب البيانات، دون استخدام المعرفة المجال الهدف. البيانات تدريبية جديدة مع الإطار الأول تغيير ذي معنى الدلالي (على سبيل المثال، دقة منخفضة، وتشكل انسداد الرأس) توليفها معا. حيث سيتم تقسيم العملية التدريبية في عدد وافر من تضمين تضمين وجزءا لا يتجزأ في مختلف قيمة الثقة المرتبطة بها عن كل طفل، ودون من أجل تبسيط عملية التدريب. خسارة عن طريق تغيير خسائر تصنيف وتنظيم عدائية يمكن زيادة جزءا لا يتجزأ من decorrelation الفرعية. تبين التجارب أن الإطار الجديد في أفضل أداء وMegaFace LFW غيرها من مجموعات البيانات التعرف على الوجه التقليدية، وإلى أقصى حد، والإشارة الحالية TinyFace IJB-S، وما هي متفوقة بشكل كبير في المنهج المقارن.
صفر دولار لنقل التعلم فائقة الدقة
أطروحة العنوان: تعلم ميتا نقل لاطلاق النار صفر سوبر الدقة
الكاتب: سوه جاي وونج / تشو Sunwoo / تشو نام ايك
تاريخ النشر: 2020/02/27
أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي:؟ //Paper.yanxishe.com/review/12829 من = leiphonecolumn_paperreview0306
أوصت السبب
تلقي هذه الورقة CVPR 2020، ويعتبر قرار الصفر سوبر المشكلة.
السابق الصفر فائقة الأسلوب دقة يتطلب آلاف تحديث الانحدار، والمنطق فترة طويلة. يعرض هذه الورقة صفر سوبر قرار التعلم نقل العنصر. واستنادا إلى المعايير الأولية لوجدت العام داخل التعلم، والطريقة المقترحة يمكن استخدام المعلومات الداخلية والخارجية، وتحديث التدرج يمكن أن تسفر عن نتائج كبيرة، فمن الممكن أن تتكيف بسرعة مع ظروف معينة صورة، وتطبيقها على مجموعة واسعة من الصور.
متحيزين FIG ولدت على أساس مشاهد التدريب مشاركات
عنوان الاطروحة: غير متحيز المشهد الرسم البياني الجيل من التدريب متحيزة
الكاتب: تانغ Kaihua لل/ نيو Yulei / هوانغ جيان تشيانغ / شي جياكسن / تشانغ هانوانغ
تاريخ النشر: 2020/02/27
أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي:؟ //Paper.yanxishe.com/review/12828 من = leiphonecolumn_paperreview0306
أوصت السبب
تلقي هذه الورقة CVPR 2020، من أجل حل المشكلة هو جيل المشهد الرسم البياني.
القائمة المشهد الرسم البياني الجيل التدريب عرضة لمشكلة التحيز، مثل المشي البشري على الشاطئ، والجلوس، والكذب وأنواع مختلفة أخرى من السلوك عموما تنقسم البشرية على الشاطئ. وتقترح هذه الورقة إطارا جديدا يقوم على توليد السببية الرسم البياني المشهد المنطق. أولا، لإنشاء رسم تخطيطي السببية، ومن ثم استخدام الرسوم البيانية التدريب منحازة التقليدية، ثم يأتي السببية مغايرة للواقع من الخريطة التدريب، وذلك للاستدلال على التأثير من الفقراء والقضاء على التحيز. تجارب على المؤشر الجيل السيناريو مجموعة من Visual الجينوم تبين أن الطريقة المقترحة في هذه الورقة، وأفضل طريقة قبل كان هناك تحسن كبير على.
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
