作为IEEE旗下的期刊，TPAMI在学术界享有极高的声誉，被认为是人工智能和机器学习领域最具权威性的期刊之...
TPAMI:用于面部情绪识别的脑机耦合学习方法mp.weixin.qq.com/s/M1af3aSWoGOW_263fVMoBg 杭州电子科技大学孔万增教授团队最新研究成果“Brain-Machine Coupled Learning Method for Facial Emotion Recognition”论文发表在人工智能领域的国际顶级学术期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence...
通过利用它们的频率特性,FreqFusion 能够增强低分辨率和高分辨率特征的质量(分别称为lr_feat和hr_feat,假设的大小hr_feat是的两倍lr_feat)。用法非常简单,只要模型中存在这种形式的不同分辨率特征相融合的情况就可以使用 FreqFusion 对模型进行提升...
我们还展示了如何利用深度神经网络等学习模型来实现对未见数据的泛化。我们的知情自适应感知方法优于随机采样、基于方差的采样、基于稀疏性的采样和压缩感知。 关键词 实验设计 反问题 迭代求解技术 机器学习 医学成像 相位恢复 概率算法 I. 引言 反问题涉及从观察到的...
TPAMI主要涉及计算机视觉、机器学习和人工智能等领域，常见于研究论文和专业文献中，为相关研究提供了重要的交流平台和参考资源。该缩写词属于Computing领域，主要用于学术交流和专业出版物中，表达了对模式识别和智能分析的深入探讨。举个例子，当你在阅读一篇关于图像识别或深度学习的论文时，可能会频繁看到...
本文介绍清华大学的一篇关于长尾视觉识别的论文: Probabilistic Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition. 该工作已被 TPAMI 2024 录用，代码已开源。该研究主要关注对比学习在长尾视觉识别任务中的应用，提出了一种新的长尾对比学习方法 ProCo，通过对 contrastive loss 的改进实现了无限数量 contrastive ...
是人工智能领域公认的顶级水平。TPAMI是计算机视觉和人工智能领域公认的顶级国际期刊，是中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊，也是中国人民大学核心期刊目录中的A+类期刊，影响因子16.389。2021年1月至今，高瓴人工智能学院已发表或被录用CCF A类期刊和会议论文76篇、CCF B类期刊和论文31篇。TPAMI是目前...
征稿启事:TPAMI 特刊-基于生成式人工智能的 3D 视觉 生成式人工智能(GenAI)在3D计算机视觉领域的迅速发展,正在推动虚拟现实、增强现实、游戏和电影制作、计算机辅助设计以及新兴的元宇宙等多个领域的变革。为引领下一代3D生成式人工智能技术和应用的新突破,谷歌、西安交大、ETH、慕尼黑工大、斯坦福、CMU、西蒙弗雷泽大学...
单目深度估计是机器人感知/自动驾驶的重要子任务,不同应用可能包含任何类型的深度传感器,也会有不同尺度的各种场景。这就限制了单目深度估计在不同应用中的微调,也限制了模型的泛化性。 今天笔者为大家推荐一项顶刊TPAMI 2023最新的开源工作G2-MonoDepth,提出了统一的数据表示RGB + X,令单目深度估计适应不同场景尺度...
添加微信:dddvisiona,备注:3D目标检测,拉你入群。文末附行业细分群 0. 写在前面 3D目标检测是自动驾驶非常重要的一个基础任务,其重要性不言而喻。今天笔者为大家推荐一篇3D目标检测方向的最新综述,这篇文章包含201篇参考文献,全面总结了基于图像的3D目标检测方案,还谈论了未来的研究方向。