今日Paper|PolarMask;時間序列;面部表情編輯;ELECTRA 等

2021-01-19 雷鋒網

目錄

PolarMask: 一階段實例分割新思路

特例化的時間序列模型特徵重要度度量

Cascade EF-GAN：以局部焦點進行漸進式面部表情編輯

ELECTRA：預訓練文本編碼器 作為鑑別器而不是生成器

FOAL：用於心臟運動估計的快速在線自適應學習

PolarMask: 一階段實例分割新思路

論文名稱：PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation

作者：Enze Xie

發表時間：2019/12/24

論文連結：https://paper.yanxishe.com/review/13545?from=leiphonecolumn_paperreview0325

推薦原因

本文的研究意義：

在本文中，作者介紹了一種新的單實例分割方法——PolarMask，該方法完全卷積且網絡結構簡單，可以最大限度的將其嵌入到大多數現成的檢測方法中使用。通過PolarMask方法可以將實例分割問題轉化為研究中心分類和極坐標距離回歸的輪廓預測問題。此外，作者還對處理高質量採樣的中心示例和密集距離回歸優化進行了探索，發現採用該方法可以顯著提高性能並簡化訓練過程。最後作者通過實驗證明了提出的PolarMask框架在實例分割任務中是明顯優於其他的方法。

特例化的時間序列模型特徵重要度度量

論文名稱：What went wrong and when? Instance-wise Feature Importance for Time-series Models

作者：Sana Tonekaboni /Shalmali Joshi /David Duvenaud /Anna Goldenberg

發表時間：2020/3/5

論文連結：https://paper.yanxishe.com/review/13468?from=leiphonecolumn_paperreview0325

推薦原因

1 核心問題：

本文主要研究的是探究在時間序列模型中，何種特徵在哪個時間段對預測結果影響最大的問題。

2 創新點：

在在時間序列分析中，大部分特徵重要度的分布模型都把注意力放在全局級別的重要度中，但是，全局級別的的重要度可能無法產生對個體樣本實例的局部解釋，此類模型不利於用戶理解某個特例的模型結果。本文的工作則聚焦在時間序列中例子級別的特徵重要度，提出了一個通用的時間序列觀測重要度度量方法。該方法在個體歷史數據的分布中採樣，基於合理的反事實上的積分，去估計了在觀測前後預測分布的差異來度量重要度。根據該方法，可以得到在不同時間上的相關特徵複雜度，並且可以得到每個特徵最有影響力（重要度最高）的特定時間點。

3 研究意義：

（1）本文將得到的重要度度量，和基於梯度的解釋，注意力機制以及其他基準在模擬和臨床ICU數據的結果進行了比較，說明了本文的方法可以生成最精確的結果（2）同時，本模型還具有價格低廉，通用的特點（3）並且可以使用在任意複雜時間序列模型和預測器中（4）最後，本文提出的設計是唯一一個對時間序列中每一個特徵都可以確定其重要時間點的方法。

Cascade EF-GAN：以局部焦點進行漸進式面部表情編輯

論文名稱：Cascade EF-GAN: Progressive Facial Expression Editing with Local Focuses

作者：Wu Rongliang /Zhang Gongjie /Lu Shijian /Chen Tao

發表時間：2020/3/12

論文連結：https://paper.yanxishe.com/review/14229?from=leiphonecolumn_paperreview0325

推薦原因

這篇論文被CVPR 2020接收，考慮的是面部表情編輯的問題。

生成對抗網絡易於在表達密集區域周圍產生偽影和模糊，且在處理諸如從憤怒到笑的轉換時，常會引入不希望的重疊偽影。為克服這些局限性，這篇論文提出級聯表情聚焦生成對抗網絡（Cascade Expression Focal GAN，Cascade EF-GAN），能以局部表情為重點進行漸進式面部表情編輯。引入局部焦點後，Cascade EF-GAN可以更好保留與身份相關的特徵和眼睛、鼻子、嘴巴周圍的細節，從而進一步減少生成的面部圖像中的偽影和模糊。此外，通過將大型面部表情轉換分成多個小面部表情，這篇論文還設計了一種新的級聯轉換策略，這有助於抑制重疊的偽像並在處理大間隙表情轉換時產生更逼真的編輯效果。在兩個公開面部表情數據集上進行的大量實驗表明，Cascade EF-GAN具有出色的面部表情編輯性能。

ELECTRA：預訓練文本編碼器 作為鑑別器而不是生成器

論文名稱：ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS

作者：Kevin Clark /Minh-Thang Luong /Quoc V. Le /Christopher D. Manning

發表時間：2020/9/24

論文連結：https://paper.yanxishe.com/review/14226?from=leiphonecolumn_paperreview0325

推薦原因

本文重點：隨著bert的爆發，現在在NLP領域眾多的預訓練語言模型已經成為當下的熱點，這篇論文完成了類似的工作

創新點：在NLP領域擁有語言模型 （LM）和掩碼語言模型（MLM），其中BERT就是掩碼語言模型。而本論文提出了一種新的任務replaced token detection，它像語言模型，又像掩碼語言模型。它像MLM一樣訓練一個雙向模型，也像LM一樣學習所有輸入位置。它使用偽token替換真實的token。首先使用一個生成器預測句中被mask掉的token，接下來使用預測的token替代句中的[MASK]標記，然後使用一個判別器區分句中的每個token是原始的還是替換後的。

研究意義：他超過了之前的BERT和XLNET模型。

FOAL：用於心臟運動估計的快速在線自適應學習

論文名稱：FOAL: Fast Online Adaptive Learning for Cardiac Motion Estimation

作者：Yu Hanchao /Sun Shanhui /Yu Haichao /Chen Xiao /Shi Honghui /Huang Thomas /Chen Terrence

發表時間：2020/3/10

論文連結：https://paper.yanxishe.com/review/14059?from=leiphonecolumn_paperreview0325

推薦原因

這篇論文被CVPR 2020接收，考慮的是心臟運動估計的問題。

心臟MRI視頻動態估計對於評估人體心臟的解剖結構和功能至關重要。在臨床部署中，由於訓練和測試數據集之間分布不匹配，深度學習模型的性能急劇下降。這篇論文提出了一種新的快速在線自適應學習（Fast Online Adaptive Learning ，FOAL）框架，包括一種基於在線梯度下降的優化器，該優化器由元學習器進行優化。元學習器使在線優化器能夠執行快速而強大的調整。這篇論文通過在兩個公共臨床數據集上的廣泛實驗評估了所提方法。結果表明，與離線訓練的跟蹤方法相比，FOAL準確性更高。

雷鋒網雷鋒網雷鋒網

相關焦點

  • 今日Paper | RevealNet;時間序列預測;無監督問答;實時語義立體...
    from=leiphonecolumn_paperreview0331推薦原因本文已經被提交到ECCV2020。Image Matting是眾多圖像編輯應用中的一個關鍵技術，其需要將對象從圖片分割出來並估計其不透明蒙版。基於深度學習的方法也取得了很大的進展，但大多數現有網絡僅預測alpha遮罩，需要藉助後處理方法來恢復透明區域中的原始前景色和背景色。
  • 今日Paper|問答系統;3D人體形狀和姿勢;面部偽造檢測;AdderNet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。
  • 今日Paper | 多人姿勢估計;對話框語義分析;無監督語義分析;自然...
    研究意義：在這個數據集上，解析模型的性能優於序列到序列的方法。論文名稱：The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit作者：ChristopherD.Manning  /Mihai Surdeanu /John Bauer發表時間：2014/6/23論文連結：https://paper.yanxishe.com/review/9235
  • 從口罩(mask)想到的英語單詞「意向」記憶法
    防止新冠病毒傳染的最好辦法，也是最基本的辦法就是勤洗手+戴口罩，一時間口罩已成為緊俏物資。從口罩的英文單詞mask，想到了英語單詞的「意向」記憶法（本人原創說法）。咱們中國人背單詞就是這樣的，一對一的背誦記憶，大概是這樣的：「mask，面具；mask、口罩；….」
  • 完全理解PolarMask-圖像實例分割-anchor free新思路
    文中提出Polar IoU Loss近似計算出predict mask和gt mask的iou，通過Iou Loss 更好的優化mask的回歸。Polar IoU Loss的計算方法如下所示。(Fig.8)其實就是簡化了計算，最快地看到效果。
  • 迪士尼研究中心開發新技術:讓3D面部表情擺脫詭異
    迪士尼研究中心開發新技術：讓3D面部表情擺脫詭異2020-11-26 20:27出處/作者：cnBeta.COM整合編輯：佚名責任編輯：zhaoyongyu1 　　這種技術已經從早期的木製表達和有限的細節發展了有很長的一段時間。高解析度、令人信服的3D人臉可以幫助快速、良好地製作動畫，然而人類表情的微妙之處不僅是它的多樣性而且還有它的假裝性。
  • 您知道mask是什麼意思嗎?
    說到mask這個單詞，我們都會想到的意思是面具、面罩。單詞mask除了這個簡單的意思，還有什麼意思呢？今天，我們就一起看一下mask的用法。首先，我們看一下mask做名詞的用法。1、單詞mask做名詞的時候，可以理解為面具、面罩。
  • 和人類一樣,這種小動物也能用面部表情表達情緒
    每個人表達情緒的面部表情都是基本一致的。例如，當討厭某種東西時，我們的眼睛會眯起來，鼻子會皺起來，上嘴唇也會變得扭曲。即便是新生兒，也可以通過面部表情來傳達悲傷、開心等情緒。不僅如此，我們還覺得可以通過面部表情來了解寵物的感受。相比之下，其它動物在人類看來似乎是面無表情的。
  • 少兒模特面部表情如何訓練
    面部表情>>>眼部肌肉、顏面肌肉和口部肌肉的變化表現出的各種情緒狀態，就是面部表情。面部表情是一種十分重要的非語言交往手段。比如眼睛不但可以傳情還可以交流思想。面部表情的訓練有一定的規律可以遵循，通過科學的練習，對於豐富面部表情，有非常大的幫助。 <<<<<<讓我們通過 眼部肌肉、顏面肌肉和口部肌肉的訓練來豐富想要傳達出來的面部表情吧眼睛眼神交流眼睛是面部最重要的一部分，是頭部拍攝的焦點，因此可以用眼睛交流思想。
  • 情緒心理學:為什麼「面部表情管理」這麼難?!
    艾克曼算是第一個認識到「情緒」有很大研究價值的心理學家，並以人的「面部表情」為載體，來研究「情緒」。二、「情緒」和「面部表情」的關係艾克曼之所以用「面部表情」作為研究情緒的載體，是因為他認為：1.面部表情反映了我們的情緒狀態；2.面部表情是不自覺的；3.某個事件引發了情緒反應，而情緒反應又會引發面部表情的自動反應。
  • CondInst:性能和速度均超越Mask RCNN的實例分割模型
    目前這方面的工作主要集中在三個方向：Mask encoding：對2D mask編碼為1D representation，比如PolarMask基於輪廓構建了polar representation，而MEInst則將mask壓縮成一個1D vector，這樣預測mask就類似於box regress那樣直接加在one-stage檢測模型上；
  • 拍照面部表情僵硬怎麼辦?
    我們經常把拍照的大部分注意力放在人物取景、擺姿勢和穿搭上但是拍照還有最重要的一點就是被我們忽視的表情表情的好壞直接決定了照片的成敗荷蘭博主 RIANNE MEIJER分享了一組表情對比照直接告訴了我們表情沒擺好妝畫得再好衣服穿得再美都是白搭相信很多小夥伴們在面對鏡頭時
  • 戴口罩也能識別面部表情?康奈爾研發耳機表情識別系統
    而在VR中，實時面部表情追蹤也會需要多顆攝像頭，缺點是硬體成本高、體積大。近期，康奈爾大學的科研人員發明了一種利用耳機來實時追蹤面部表情的方案C-Face，它的特點是通過追蹤臉部輪廓來識別表情，並轉化成emoji表情符號或無聲指令，用於輸入或控制電子設備。
  • 心理作用是怎樣影響和控制面部表情的
    人在與他人交談期間就會呈現與其對應的心理作用來影響或者說控制面部表情，善與惡是人的心理作用，也是動物進化的結果。一個人的表情主要有三種方式:面部表情、語言聲調表情和身體姿態表情。在這三種方式之中,面部是最有效的表情器官,其發展在根本上來源於價值關係的發展。人類面部表情的豐富性來源於人類價值關係的多樣性和複雜性。
  • 面部表情怎麼畫?教你畫出豐富的人物表情
    面部表情怎麼畫？教你畫出豐富的人物表情！對於漫畫人物來說，表情到位能夠使人物形象變得更加飽滿。那麼該如何畫出漫畫中人物不同的面部表情呢？下面微課菌就來給大家分享一下不同的面部表情的畫法教程。1、「悲哀」的表情：人物情緒的最明顯特徵是眉毛，眉毛內部的頂端是如何向上彎曲的，同時下眼框略微向上彎曲，而上眼皮呈更明顯的圓形曲線。彎曲下眼框能表現壓迫，悲傷或忿怒的情緒；而在這情況下，眉毛的形狀向我們說明人物處於悲傷狀態。另外，注意嘴的形狀，它很小，且嘴角向下彎曲，所以從整體來看，好像她就要大哭一場了（所謂：櫻唇微開娥眉蹙，一顰一淚總關情）。
  • 全世界有16種面部表情出現在相似背景中
    全世界有16種面部表情出現在相似背景中 作者：小柯機器人 發布時間：2020/12/18 21:25:24 美國加州大學伯克利分校Alan S. Cowen研究組取得一項新突破。
  • 面部表情、頭部晃動如何配合二胡的演奏?
    面部表情，頭部晃動如何配合二胡演奏？1在二胡演奏中見到面部表情和搖頭晃腦，一種是自然的，另一種是不諧和的裝腔作勢，還有一種是壞癖，只有感情的需要產生的肢體語言才是協調的，讓人看得入情入景的。2演奏者在臺上能用二胡打動人，一是要靠曲目的內情，二要靠演奏者把樂曲發揮得淋漓盡致，三是要面部表情和肢體動作，是否得當，觀眾自有感悟，如果讓你拉《江河水》，你的表情不凝重而面帶笑容，誰都知道這太不合適，這就是一個表情常識。
  • 《生化3重製》面部表情誇張500% 吉爾女神顏值崩壞
    18183首頁 生化危機2重製版 《生化3重製》面部表情誇張500% 吉爾女神顏值崩壞 《生化3重製》面部表情誇張500% 吉爾女神顏值崩壞
  • 不道德的心理學實驗——面部表情實驗
    蘭迪斯計劃通過有形的暗示使患者的情緒反應非法，並記錄他們的面部肌肉運動，以查看是否存在共同的模式。他的信念是，僅僅要求某人模仿一種情感表達就不會與真正的反應相同，因此他的提示旨在有機地喚起他們。他用電刑對對象進行拍照以記錄疼痛的表情，並告訴他們將手放在一桶青蛙中以見證他們的厭惡。在最極端的情況下，他指示他們未經訓練和最少的指導就將一隻活老鼠斬首。