最近,多模态Embedding模型的爆火在各个行业引起了广泛关注,改变了机器理解文本和图像的方式,相关应用和学术成果也逐渐增加,目前已有多篇研究被各大顶会录用。 比如CVPR 2024的BadCLIP攻击方法,在对抗现有最先进的后门防御技术时成功率提高了45.3%;再比如NIPS的自适应回报条件策略ARP,能够有效减轻目标误泛化问题。 这得益...
[CVPR 2017]Residual Attention Network for Image Classification 用于图像分类的残差注意力网络 被引次数:2550 次 论文概述:本文提出了RAN(Residual Attention Network),一种使用注意力机制的卷积神经网络,它可以以端到端训练方式与最先进的前馈网络架构相结合。其他的注意力网络是通过堆叠注意力模块构建的,这些模块会生...
步进式注意力（Strided Attention）与固定因式分解注意力（Fixed Factorized Attention）由OpenAI研究团队在2019年发表，引入了注意力矩阵的稀疏分解，重新计算注意力矩阵以节省内存并快速训练网络。RAN（残差注意力网络）提出于CVPR 2017年，是一种结合注意力机制的卷积神经网络，能够端到端训练，与最先进的前...
CVPR以H5指数235和10H值78158的亮眼表现，荣登计算机视觉领域会议榜首，展现出其在目标检测、深度学习等领域的强大影响力。紧随其后的是NIPS和ICML，分别以149和128的H5指数位列第二和第三，显示机器学习领域的竞争激烈。
在AI领域的会议排名中，NIPS以其高影响力的研究成果而著称。根据H5指数等指标，NIPS位列机器学习领域会议的前列，其H5指数达到了149，仅次于计算机视觉领域的顶级会议CVPR。H5指数是一种衡量会议影响力和质量的指标，它基于会议发表论文的引用情况来评估会议的重要性和学术贡献。参加NIPS会议的研究人员来自世界各地的大学...
除了大家最为熟知的人工智能领域最核心的四大顶会AAAI、IJCAI、ICML和NIPS,以及作为计算机视觉和自然语言为代表的CVPR和ACL这两大学术会议,也涌现了许多“后起之秀”,比如仅创立六年却有深度学习顶会“无冕之王”之称的ICLR,还有创办于1996年的大有赶超ACL之势的自然语言处理领域顶会EMNLP,这些“新星会议”的崛起...
梯度下降法可用于训练此类机制，以优化模型性能。注意力机制广泛应用于自然语言处理、图像处理和语言识别等领域，有效提升人类信息处理效率。下文将介绍15种常用注意力机制方法的源论文，涵盖了NIPS、CVPR、EMNLP等顶级会议的高影响力作品，涉及语言提取、图像分割、图像分类、强化学习与神经机器翻译等热门主题。...
Top 100去年今年榜单对比可发现,CVPR的排名相比提升15名,位列No.20。而NIPS发力更猛,今年首次跻身Top 100榜,位居第54名,AI领域研究上升势头明显。 无论CVPR还是NIPS,都是人工智能领域大家非常熟悉的顶级会议了。 CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议...
NeurIPS2023放榜后,今年的主要顶会的录用结果基本全部发布。我花了3个月的时间整理了包括CVPR 2023、ECCV 2023、ICML 2023、ICLR 2023、NeurIPS 2023、ACL 2023、EMNLP 2023、AAAI 2023、WWW 2023等顶会在内的超过20000篇人工智能优质论文,今天一次性分享给大家。
近年来,随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,各大顶级学术会议如CVPR、AAAI、NIPS、ICCV、IJCAI等成为了研究人员展示最新研究成果、交流思想的重要平台。这些会议上发表的论文代表了当前领域内的最新研究动态和发展方向。为了帮助广大研究者更好地了解这些论文,本文汇总了这些会议的论文大合集,并进行了简要解析。 一、...