在本文中，我们引入了一种新算法，该算法基于原型分析，用于假设末日成员的线性混合，用于盲目的高光谱脉冲。原型分析是该任务的自然表述。该方法不需要存在纯像素（即包含单个材料的像素），而是将末端成员表示为原始高光谱图像中几个像素的凸组合。我们的方法利用了熵梯度下降策略，（i）比传统的原型分析算法为高光谱脉冲提供更好的解决方案，并且（ii）导致有效的GPU实现。由于运行我们算法的单个实例很快，我们还提出了一个结合机制以及适当的模型选择程序，该过程使我们的方法可鲁棒性到超参数选择，同时保持计算复杂性合理。通过使用六个标准的真实数据集，我们表明我们的方法的表现优于最先进的矩阵分解和最新的深度学习方法。我们还提供开源pytorch实施：https：//github.com/inria-thoth/edaa。
translated by 谷歌翻译
微调被广泛应用于图像分类任务中，作为转移学习方法。它重新使用源任务中的知识来学习和获得目标任务中的高性能。微调能够减轻培训数据不足和新数据昂贵标签的挑战。但是，标准微调在复杂的数据分布中的性能有限。为了解决这个问题，我们提出了适应性的多调整方法，该方法可适应地确定每个数据样本的微调策略。在此框架中，定义了多个微调设置和一个策略网络。适应性多调整中的策略网络可以动态地调整为最佳权重，以将不同的样本馈入使用不同的微调策略训练的模型。我们的方法的表现优于标准的微调方法1.69％，数据集FGVC-Aircraft和可描述的纹理优于2.79％，在Stanford Cars，CIFAR-10和时尚范围内产生可比的性能。
translated by 谷歌翻译
骨架序列是紧凑而轻巧的。已经提出了许多基于骨架的动作识别者来对人类行为进行分类。在这项工作中，我们旨在结合与现有模型兼容的组件，并进一步提高其准确性。为此，我们设计了两个时间配件：离散余弦编码（DCE）和按时间顺序损失（CRL）。DCE促进模型以分析频域的运动模式，同时减轻信号噪声的影响。CRL指导网络明确捕获序列的时间顺序。这两个组件一致地赋予许多最近提供的动作识别器具有准确性的提升，从而在两个大数据集上实现了新的最先进（SOTA）精度。
translated by 谷歌翻译
由于昂贵的数据收集过程，微表达数据集的规模通常小得多，而不是其他计算机视觉领域的数据集，渲染大规模的训练较小稳定和可行。在本文中，我们的目标是制定一个协议，以自动综合1）的微型表达培训数据，其中2）允许我们在现实世界测试集上具有强烈准确性的培训模型。具体来说，我们发现了三种类型的动作单位（AUS），可以很好地构成培训的微表达式。这些AU来自真实世界的微表达式，早期宏观表达式，以及人类知识定义的AU和表达标签之间的关系。随着这些AU，我们的协议随后采用大量的面部图像，具有各种身份和用于微表达合成的现有面生成方法。微表达式识别模型在生成的微表达数据集上培训并在真实世界测试集上进行评估，其中获得非常竞争力和稳定的性能。实验结果不仅验证了这些AU和我们的数据集合合成协议的有效性，还揭示了微表达式的一些关键属性：它们横跨面部概括，靠近早期宏观表达式，可以手动定义。
translated by 谷歌翻译
离散基因监管网络（GRNS）在鲁棒性和模块化的研究中起着至关重要的作用。评估GRNS稳健性的常见方法是测量它们调节一组扰动基因激活图案回到其未受干扰的形式的能力。通常，通过收集通过基因激活模式的预定分布产生的随机样品来获得扰动。这种采样方法引入了随机性，否定动态。这种动态施加在已经复杂的健身景观之上。因此，在使用采样的情况下，重要的是要理解哪种效果来自健身景观的结构，并且从施加的动力学产生。健身功能的随机性也会导致重现性和实验后分析中的困难。通过考虑基因活性模式的完全分布，我们制定确定性分布适应性评估，以避免适应性评估中的随机性。这种健身评估有助于重复性。其确定性允许我们在健身上确定理论界，从而确定算法是否达到了全局最优。它使我们能够将问题域与嘈杂的健身评估的影响区分开来，从而解决〜\ CiteT {espinosa2010Specialization}问题领域的行为中的两个剩余异常。我们还揭示了解决方案GRNS的一些属性，使它们具有稳健和模块化，导致对问题域的性质更深入了解。我们通过讨论潜在的方向来模拟和理解较大，更复杂的域中的模块化的出现，这是产生更有用的模块化解决方案的关键，并理解生物系统中的模块化的难以。
translated by 谷歌翻译
骨架序列轻巧且紧凑，因此是在边缘设备上进行动作识别的理想候选者。最新的基于骨架的动作识别方法从3D关节坐标作为时空提示提取特征，在图神经网络中使用这些表示形式来提高识别性能。一阶和二阶特征（即关节和骨骼表示）的使用导致了很高的精度。但是，许多模型仍然被具有相似运动轨迹的动作所困惑。为了解决这些问题，我们建议以角度编码为现代体系结构的形式融合高阶特征，以稳健地捕获关节和身体部位之间的关系。这种与流行的时空图神经网络的简单融合可在包括NTU60和NTU120在内的两个大型基准中实现新的最新精度，同时使用较少的参数和减少的运行时间。我们的源代码可公开可用：https：//github.com/zhenyueqin/angular-skeleton-soding。
translated by 谷歌翻译