今日Paper|社交媒體謠言檢測;連續手語識別;細粒度服裝相似性學習...

2021-01-15 雷鋒網

目錄

基於雙向圖卷積神經網絡的社交媒體上謠言檢測 用於連續手語識別的時空多線索網絡基於屬性特定嵌入網絡的細粒度服裝相似性學習混合圖神經網絡在人群計數中的應用使用衛星圖像中的目標檢測生成可解釋的貧困地圖 基於雙向圖卷積神經網絡的社交媒體上謠言檢測

論文名稱：Rumor Detection>作者：Bian Tian /Xiao Xi /Xu Tingyang /Zhao Peilin /Huang Wenbing /Rong Yu /Huang Junzhou

發表時間：2020/1/17

論文連結：https://paper.yanxishe.com/review/9323?from=leiphonecolumn_paperreview0218

推薦原因

近些年,人們對於社交媒體上的虛假新聞和謠言逐漸關注的起來. 一些虛假的新聞/謠言在經過社交媒體的放大後將產生比較大的影響,甚至造成公眾恐慌. 一些工作嘗試利用各種深度模型來提升檢測效果.本文設計另一種雙向圖卷積神經網絡來同時從上到下+從下到上的進行謠言檢測.實驗結果也驗證了本文算法的有效性。

用於連續手語識別的時空多線索網絡

論文名稱：Spatial-Temporal Multi-Cue Network for Continuous Sign Language Recognition

作者：Zhou Hao /Zhou Wengang /Zhou Yun /Li Houqiang

發表時間：2020/2/8

論文連結：https://paper.yanxishe.com/review/11180?from=leiphonecolumn_paperreview0218

推薦原因

這篇論文要解決的是連續手語識別的問題。

以往的深度學習模型在連續手語識別任務中只關注了最具區分性的特徵，而忽略了其他視覺線索，例如手型、面部表情和身體姿勢。這篇論文將多線索學習和神經網絡相結合，提出了一個名為STMC的時空多線索網絡來解決這個問題。STMC網絡由空間多線索（SMC）模塊和時間多線索（TMC）模塊組成，其中SMC模塊用於空間表示，並藉助一個獨立的姿勢估計模塊來分解不同線索的視覺特徵，TMC模塊沿兩個平行路徑對時間相關性進行建模。這篇論文還提出了一個聯合優化策略來實現STMC的端到端學習。在三個大型CSLR基準上的實驗結果表明這篇論文所提出的方法取得了最好的性能表現。

基於屬性特定嵌入網絡的細粒度服裝相似性學習

論文名稱：Fine-Grained Fashion Similarity Learning by Attribute-Specific Embedding Network

作者：Ma Zhe /Dong Jianfeng /Zhang Yao /Long Zhongzi /He Yuan /Xue Hui /Ji Shouling

發表時間：2020/2/7

論文連結：https://paper.yanxishe.com/review/10992?from=leiphonecolumn_paperreview0218

推薦原因

這篇論文要解決的是細粒度服飾相似度度量的問題

細粒度服飾相似度度量可以用於服飾相關的應用，例如服飾版權保護。這篇論文提出了名為ASEN的特定屬性嵌入網絡，來端到端聯合學習多個指定屬性嵌入，因此在相關空間能度量細粒度相似度。在使用基於屬性的空間注意力與基於屬性的通道注意力模塊後，ASEN能定位到相關區域，並在特定屬性的指引下捕獲必要的模式，因此使得習得的屬性特定嵌入信息能更好地表示細粒度相似度。這篇論文被AAAI 2020接收，作者也放出了數據和代碼。

混合圖神經網絡在人群計數中的應用

論文名稱：Hybrid Graph Neural Networks for Crowd Counting

作者：Luo Ao /Yang Fan /Li Xin /Nie Dong /Jiao Zhicheng /Zhou Shangchen /Cheng Hong

發表時間：2020/1/31

論文連結：https://paper.yanxishe.com/review/10871?from=leiphonecolumn_paperreview0218

推薦原因

這篇論文考慮的是人群計數問題。

這篇論文提出了一個新的混合圖神經網絡（HyGnn）模型，通過將人群密度的多尺度特徵及其輔助任務交織在一起。HyGnn集成了一個混合圖，以將不同比例的特定於任務的特徵圖表示為節點，以及兩種類型的關係作為邊。這兩種關係分別為：1、多尺度關係，用於捕獲跨尺度的特徵依賴關係；2、互利關係，為計數和本地化之間的合作搭建橋梁。通過消息傳遞，HyGnn可以提取節點之間的豐富關係以獲得更強大的表示特徵，從而獲得可靠而準確的結果。HyGnn在ShanghaiTech Part A、ShanghaiTech Part B、UCF_CC_50和UCF_QNRF這四個具有挑戰性的數據集上表現出色，超過了目前的最新方法。

使用衛星圖像中的目標檢測生成可解釋的貧困地圖

論文名稱：Generating Interpretable Poverty Maps using Object Detection in Satellite Images

作者：Ayush Kumar /Uzkent Burak /Burke Marshall /Lobell David /Ermon Stefano

發表時間：2020/2/5

論文連結：https://paper.yanxishe.com/review/10870?from=leiphonecolumn_paperreview0218

推薦原因

這篇論文考慮的是使用衛星圖像來預測貧窮地區的問題。

之前的研究中無法生成對政策制定者可解釋的特徵，限制了其應用。這篇論文提出了一個可解釋的計算框架，通過在高解析度衛星圖像上進行目標檢測，以準確預測區域級別的貧窮度。這個框架使用識別目標的加權計數作為特徵，在預測烏幹達的村級貧困程度時，模型比現有的基準方法提高了31％，並且有更好的解釋性。

論文作者團隊招募

為了更好地服務廣大 AI 青年，AI 研習社正式推出全新「論文」版塊，希望以論文作為聚合 AI 學生青年的「興趣點」，通過論文整理推薦、點評解讀、代碼復現。致力成為國內外前沿研究成果學習討論和發表的聚集地，也讓優秀科研得到更為廣泛的傳播和認可。

我們希望熱愛學術的你，可以加入我們的論文作者團隊。

加入論文作者團隊你可以獲得

1.署著你名字的文章，將你打造成最耀眼的學術明星

2.豐厚的稿酬

3.AI 名企內推、大會門票福利、獨家周邊紀念品等等等。

加入論文作者團隊你需要：

1.將你喜歡的論文推薦給廣大的研習社社友

2.撰寫論文解讀

雷鋒網雷鋒網雷鋒網

相關焦點

  • 今日Paper|虛假新聞檢測;馬爾可夫決策過程;場景文本識別;博弈論...
    為了幫助各位學術青年更好地學習前沿研究成果和技術，AI科技評論聯合Paper 研習社（paper.yanxishe.com），重磅推出【今日 Paper】欄目， 每天都為你精選關於人工智慧的前沿學術論文供你學習參考。
  • 今日Paper | 梯度剪切;命名實體識別;自然語言處理;免強度函數學習...
    from=leiphonecolumn_paperreview0212推薦原因時間點過程是一類有效的用於建模連續時間域的異步事件序列方法。該方法在事件預測，因果分析，圖建模等方向有著廣泛的應用。使用該方法的一個核心問題是條件強度函數的設計。
  • 今日Paper|蚊子叫聲數據集;提高語音識別準確率;對偶注意力推薦...
    為了幫助各位學術青年更好地學習前沿研究成果和技術，AI 研習社重磅推出【今日 Paper】欄目， 每天都為你精選關於人工智慧的前沿學術論文供你學習參考。以下是今日的精選內容——目錄提高有噪聲情況下的語音識別準確率——而且用常見工具就可以基於對偶圖注意力網絡多方面社交影響的推薦系統想研究蚊子、阻止瘧疾，你需要一個蚊子叫聲數據集用於類遞增目標檢測的交叉數據集訓練卷積均值：一種簡單的用於照度估計的卷積神經網絡提高有噪聲情況下的語音識別準確率——而且用常見工具就可以論文名稱：Improved Robust
  • 騰訊優圖實驗室AI手語識別研究白皮書
    作為國內計算機視覺人工智慧領域的領先研究團隊，騰訊優圖實驗室近日攻堅AI手語識別並取得突破性進展，自研出一套基於結構化特徵學習的端到端手語識別算法，能夠識別日常手語並快速運算出結果並把手語翻譯成為文字，有望為聽障人群正常交流提供更多便利。
  • 超全深度學習細粒度圖像分析:項目、綜述、教程一網打盡
    由於深度學習的蓬勃發展，近年來應用了深度學習的 FGIA 取得了顯著的進步。本文系統地對基於深度學習的 FGIA 技術進行了綜述。具體來說，本文將針對 FGIA 技術的研究分為三大類：細粒度圖像識別、細粒度圖像檢索和細粒度圖像生成。本文還討論了其他 FGIA 的重要問題，比如公開可用的基準數據集及其在相關領域的特定應用。本文在結尾處強調了未來仍需進一步探討的幾個方向以及待解決的問題。
  • 今日Paper | 問答系統;3D人體形狀和姿勢;面部偽造檢測;AdderNet等
    ，AI科技評論聯合Paper 研習社（paper.yanxishe.com），重磅推出【今日 Paper】欄目， 每天都為你精選關於人工智慧的前沿學術論文供你學習參考。以大規模的機器閱讀任務將文檔檢索（查找相關文章）與機器理解文本（識別這些文章的答案範圍）的挑戰結合在一起。作者的方法將基於bigram哈希和TF-IDF匹配的搜索組件與經過訓練以檢測Wikipedia段落中的答案的多層遞歸神經網絡模型相結合。
  • 今日Paper | 3D手勢估計;自學習機器人;魯棒語義分割;卷積神經網絡...
    ，AI科技評論聯合Paper 研習社（paper.yanxishe.com），重磅推出【今日 Paper】欄目， 每天都為你精選關於人工智慧的前沿學術論文供你學習參考。以混合GP旨在通過使用過去的幹擾測量來檢測模式，而且還檢測未知幹擾中的意外行為。在混合GP中還使用了一種新穎的遺忘因子概念，可以減輕較舊的測量的權重，從而基於最近的幹擾值提高預測精度。}檢測到的幹擾信息用於減少預測的不確定性。經濟模型的預測控制器。仿真結果表明，與其他基於GP的方法相比，在擾動具有可識別模式的情況下，該方法可以提高經濟模型預測控制器的整體性能。
  • 今日Paper|小樣本學習;機器學習;單幅圖像去霧;零樣本目標檢測等
    目錄提高小樣本學習對全新分類的識別能力 機器學習的「學習如何遺忘」複雜城市背後簡單的空間尺度規則FD-GAN：具有融合鑑別器的生成對抗網絡用於單幅圖像去霧GTNet：用於零樣本目標檢測的生成遷移網絡 提高小樣本學習對全新分類的識別能力論文名稱：Cross-Domain Few-Shot Classification via Learned Feature-Wise Transformation
  • 網易AI Lab問鼎ACCV 2020細粒度網絡圖像識別賽
    近日，第十五屆亞洲計算機視覺學術會議ACCV 2020（Asian Conference on Computer Vision）國際細粒度網絡圖像識別賽公布最終成績，網易AI Lab以71.4%的準確率擊敗了來自全球的569個頂尖計算機視覺團隊，從超過1000份方案中脫穎而出，一舉斬獲大賽冠軍。
  • ...CVPR 2020 論文推薦:元轉移學習;ABCNet;動態圖像檢索;點雲分類...
    2020 | Sketch Less for More：基於細粒度草圖的動態圖像檢索CVPR 2020 | PointAugment：一種自動增強的點雲分類框架12-in-1: 多任務視覺和語言表示學習論文名稱：12-in-1: Multi-Task Vision and Language Representation Learning
  • 今日Paper|3D門控遞歸融合;雙注意力GAN;通用目標檢測器;無監督域...
    目錄用於語義場景完成的3D門控遞歸融合用於大姿態人臉正面化的雙注意力GANUniversal-RCNN：基於可轉移圖R-CNN的通用目標檢測器用於圖像深度估計的無監督域自適應嵌套命名實體識別的神經分層模型用於語義場景完成的3D門控遞歸融合論文名稱：3D Gated Recurrent
  • 今日Paper|隨機微分方程;流式自動語音識別;圖像分類等
    為了幫助各位學術青年更好地學習前沿研究成果和技術，AI科技評論聯合Paper 研習社（paper.yanxishe.com），重磅推出【今日 Paper】欄目， 每天都為你精選關於人工智慧的前沿學術論文供你學習參考。
  • 謠言比病毒更可怕！全球媒體啟動「謠言粉碎機」
    大疫當前，謠言比病毒更可怕。全球媒體紛紛開啟「謠言粉碎機」(#RumorBuster)，有力回擊了一批甚囂塵上、罔顧事實的謠言，為廣大民眾澄清事實，以正視聽，獲得廣泛支持與點讚。謠言一：新冠病毒起源於實驗室？一段時間以來，所謂「新冠病毒人造論」「新冠病毒起源於實驗室」等陰謀論在海外媒體和社交網絡上廣為流傳，伴以諸多毫無科學依據的想像與猜測。而新冠病毒溯源是一個嚴肅的科學問題。
  • 專訪Kinect手語翻譯系統團隊:網狀手語圖模型是實現實時翻譯的關鍵
    在得到手語單個詞彙的識別結果之後，由於不可能保證所有的詞彙都識別正確，因此可以根據語言模型對識別結果進行修正，得到更為合理和正確的結果。可以說，手語識別和翻譯的每一個步驟對最終的結果都是至關重要的。如果一定要對其重要性進行排序，那麼應該是手語的建模。一個適合手語識別時序問題的模型，對於建立手語詞彙的有效描述以及最終取得好的識別結果是非常關鍵的。
  • 深度學習與圖像識別 圖像檢測
    來源：http://blog.csdn.net/omenglishuixiang1234/article/details/53305842  點擊閱讀原文直接進入主要做了基於深度學習的圖像識別與檢測的研究，下面是一些整理內容1、深度學習的優勢（1）從統計，計算的角度看，DL
  • 今日Paper | 空間注意力網絡;深度信念網絡;GhostNet;位置預測等
    用單個深度學習模型代替移動相機ISP基於深度信念網絡來識別阿爾茲海默症的蛋白質組危險標誌物分層時空LSTM在位置預測中的應用GhostNet：廉價運營帶來的更多功能  VSGNet：基於圖卷積的人體物體交互檢測的空間注意力網絡
  • CVPR 2020滿分論文 | FineGym:面向細粒度動作分析的層級化高質量...
    值得注意的是，除了支持動作識別任務，FineGym 豐富的標註內容還可以支持其他動作相關的研究，如時域動作檢測、動作質量評估、動作生成、動作屬性識別等。基於這些特點，我們的工作在 CVPR2020 中，也獲得了 3 strong accept 的滿分成績。要點概覽FineGym 好在哪裡？
  • 超級乾貨 :一文讀懂社交網絡分析(附應用、前沿、學習資源)
    根據社交網絡的特性，其主要研究三大內容：結構與演化，群體與互動，信息與傳播。 本文簡要概述了社交網絡分析領域各個研究方向，對於細節性的內容我只列出參考文獻，在文章最後提供了一些學習資源。 希望通過閱讀本文，對這個領域感興趣的讀者可以對社交網絡分析有一個宏觀理解並且找到學習的方向。
  • 休斯敦學生發明手語捕捉器 讓機器人讀你的手語
    ，或者說至少是流行的手語。比如「美國手語」就是美國、加拿大英語地區等其他地區最常用的，估計有20萬至200萬人以其作為母語使用。當然，也不是掌握了手語就能溝通無極限的，因為周圍的大多數人並不懂這些手勢。一個新鮮的小玩意有望改變這種狀況，它將手語者的動作自動轉換到其他人可以理解的有聲話語。
  • 人臉識別主要依靠了基於圖像的空間邊緣檢測技術
    這次任性哥帶你回歸本源，用人臉識別，再現青澀年華，你也可以擁有金融界鼻祖級的辨識力。最近我們也在研究人臉識別這個方向，今天就針對這個做個簡單的介紹。什麼是人臉識別？簡單的說，就是人臉可以作為信息數據來進行抽取、存儲和計算，在金融風控中可以有效的輔助金融體系中各個金融機構實現跨機構信息高效的交換、整合和統一，甚至進行精準的匹配。