多模态学习的普遍性和深度学习的热度赋予了多模态深度学习鲜活的生命力和发展潜力。旨在多模态深度学习的发展前期,总结当前的多模态深度学习,发现在不同的多模态组合和学习目标下,多模态深度学习实现过程中的共有
嗯资源是期刊自动问答研究综述,包含硕士论文和期刊论文5篇。来源于万方,侵删
生成对抗网络(GANs)在过去的几年里得到了广泛的研究。可以说,它们最重要的影响是在计算机视觉领域,在这一领域中,图像生成、图像-图像转换、面部属性处理和类似领域的挑战取得了巨大进展。
机器学习在许多部署的决策系统中发挥着作用,其方式通常是人类利益相关者难以理解或不可能理解的。以一种人类可以理解的方式解释机器学习模型的输入和输出之间的关系,对于开发可信的基于机器学习的系统是至关重要的
GAN逆转化的目的是将给定的图像逆映射到预先训练好的GAN模型的潜在空间,以便由生成器从反代码忠实地重建图像。
本文提供了针对视觉识别的单类别分类OCC的经典统计和基于深度学习的最新方法的全面调研。详细并讨论了现有OCC方法的优缺点,还介绍了OCC的常用数据集和评估指标。单类别分类(One-Class Clas
对自然图像中的文本进行检测和识别是计算机视觉领域的两个主要问题,在体育视频分析、自动驾驶、工业自动化等领域都有广泛的应用。他们面临着共同的具有挑战性的问题,即文本如何表示和受几种环境条件的影响的因素。
少样本学习(FSL)在机器学习领域具有重要意义和挑战性。成功地从很少的样本中学习和归纳的能力是区分人工智能和人类智能的一个明显的界限,因为人类可以很容易地从一个或几个例子中建立他们对新颖性的认知,而机
随着自动驾驶和机器人技术等实际应用的发展,人们越来越关注对3D点云的理解。虽然深度学习在基于图像的任务上取得了显著的成功,但深度神经网络在处理大量、非结构化和噪声的三维点时仍面临着许多独特的挑战。
介绍绿色计算相关内容,是一个综述性的论文。这几年绿色计算比较热,是个新热点。
