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小鹤
细粒度图像识别
细粒度图像识别
语言:中文 | 章节:42 | 阅读:2229 | 收藏:0 | 评论:0
研究生期间的主要研究方向是人工智能领域计算机视觉方向下的细粒度图像识别
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峰值抑制和知识指导的ViT
ACNet——使用非对称卷积核增强现有CNN架构
Transformer在大规模图像识别的应用
不同规模下的Vision Transformer
自监督视觉Transformer的新特性
CCNet-用于语义分割的交叉注意力
细粒度图像的Transformer架构
多注意力卷积神经网络
解构与重构学习
移动窗口的分层ViT
通过区域分组进行准确可解释的细粒度图像识别
可解释的神经原型树
基于标记的图像表示和处理
Cross-X学习
基于密集属性注意力的零样本学习
类内部件交换
遮罩自编码用于可拓展自监督学习
基于顺序决策的物联网细粒度识别
与细粒度新颖性检测一致的深度分类器
自适应注意力多尺度融合Transformer
特征融合的细粒度ViT
双线性CNN模型用于细粒度图像识别
轴向注意力
基于深度学习的低光图像增强
优化ViT的自注意力
图神经网络:方法和应用综述
学习导航以进行细粒度图像分类
简单无参数的注意力模块
选择性稀疏采样
卷积神经网络的细粒度视觉解释
ViT的条件位置编码
分段线性激活函数
自底向上的弱监督互补部件模型
使用Transformer进行端对端目标检测
改进长期视觉定位的自监督细粒度分割网络
细粒度草图的通用化检索
面向判别性特征的高斯混合模型
用于细粒度图像生成和发现的无监督层次化分解
用于深度人脸识别的附加角边距损失
注意力卷积二元神经树
三线性注意力采样
善良比聪明更重要(评论内容审核后才会显示)
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