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  首个基于时序平移的视频迁移攻击算法，复旦大学研究入选AAAI 2022

  机器之心专栏复旦大学姜育刚团队...

  2024-10-15 btikc 技术文章 5 ℃ 0 评论
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  当Non-local遇见SENet，微软亚研提出更高效的全局上下文网络

  近年来，注意力模型以其强大的建模能力受到了广泛地研究与关注。基于注意力模型，来自清华、港科大、微软亚研院的研究者们提出了一种新的全局上下文建模网络（GlobalContextNetwork，简称GCNet），此网络同时吸取Non-l...

  2024-10-15 btikc 技术文章 5 ℃ 0 评论
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  南洋理工发布全球首个DeepFake篡改序列检测还原数据集|ECCV 2022

  编辑：LRS【新智元导读】检测DeepFake不止二分类！南洋理工大学的研究人员建立并开源了全球首个Seq-DeepFake数据集，将其拓展到检测篡改序列，并进一步提出SeqFakeFormer模型作为baseline。根据检测出的篡改序...

  2024-10-15 btikc 技术文章 5 ℃ 0 评论
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  FlexAttention:解决二次复杂度，将ViT输入提升至1008 | ECCV 2024

  是一种旨在增强大型视觉语言模型的方法，通过利用动态高分辨率特征选择和分层自注意机制，使其能够有效地处理并从高分辨率图像输入中获得优势，在性能和效率方面超越了现有的高分辨率方法。...

  2024-10-15 btikc 技术文章 4 ℃ 0 评论
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  利用注意图进行场景分类的深度判别表示学习

  利用注意图进行场景分类的深度判别表示学习题目：DeepDiscriminativeRepresentationLearningwithAttentionMapforSceneClassification作者：JunLi,...

  2024-10-15 btikc 技术文章 7 ℃ 0 评论
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  注意力机制如何助力GAN生成更高质量的图像?

  |前人工作...

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  你算个什么鸟?AI十级“找茬”选手诞生

  杨净丰色发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI...

  2024-10-15 btikc 技术文章 4 ℃ 0 评论
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  无监督学习新研究简单的图像旋转预测，为特征学习提供强监督信号

  新智元推荐原文来源：arXiv作者：SpyrosGidaris、PraveerSingh、NikosKomodakis「雷克世界」编译：嗯~是阿童木呀、KABUDA、EVA【新智元导读】在论文中，研究人员训练卷积神经网络来识别被应...

  2024-10-15 btikc 技术文章 3 ℃ 0 评论
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  CV 中的 attention --- scSE 模块

  导读本文介绍了一个用于语义分割领域的attention模块scSE。scSE模块与之前介绍的BAM模块很类似，不过在这里scSE模块只在语义分割中进行应用和测试，对语义分割准确率带来的提升比较大。scSE...

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  用自注意力增强卷积:这是新老两代神经网络的对话(附实现)

  2014年，Bahdanau等人针对机器翻译任务提出了注意模型，现在它已成为一种常用的神经网络方法。近日，谷歌大脑在arXiv上公布了一篇新论文，提出使用注意机制增强卷积以加强获取全局相关性的能力。在图像分类和目标检测上的实验结果表...

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