文化遗产的理解和保存对于社会来说是一个重要的问题，因为它代表了其身份的基本方面。绘画代表了文化遗产的重要组成部分，并且是不断研究的主题。但是，观众认为绘画与所谓的HVS（人类视觉系统）行为严格相关。本文重点介绍了一定数量绘画的视觉体验期间观众的眼动分析。在进一步的详细信息中，我们引入了一种新的方法来预测人类的视觉关注，这影响了人类的几种认知功能，包括对场景的基本理解，然后将其扩展到绘画图像。拟议的新建筑摄入图像并返回扫描路径，这是一系列积分，具有引起观众注意力的很有可能性。我们使用FCNN（完全卷积的神经网络），其中利用了可区分的渠道选择和软弧度模块。我们还将可学习的高斯分布纳入网络瓶颈上，以模拟自然场景图像中的视觉注意力过程偏见。此外，为了减少不同域之间的变化影响（即自然图像，绘画），我们敦促模型使用梯度反转分类器从其他域中学习无监督的一般特征。在准确性和效率方面，我们的模型获得的结果优于现有的最先进的结果。
translated by 谷歌翻译
本文介绍了一种新的框架，以预测全向图像的视觉注意。我们的体系结构的关键设置是同时预测给定刺激的显着图和相应的扫描路径。该框架实现了一个完全编码器 - 解码器卷积神经网络，由注意模块增强以生成代表性显着图。另外，采用辅助网络通过SoftArgMax函数来生成可能的视口中心固定点。后者允许从特征映射派生固定点。为了利用扫描路径预测，然后应用自适应联合概率分布模型来通过利用基于编码器解码器的显着性图和基于扫描路径的显着热图来构建最终的不偏不倚的显着性图。在显着性和扫描路径预测方面评估所提出的框架，并将结果与Salient360上的最先进方法进行比较！数据集。结果表明，我们的框架和这种架构的益处的相关性，用于进一步全向视觉注意预测任务。
translated by 谷歌翻译
Visual ScanPath是人类凝视在观察图像时行进的固定点序列，其预测有助于建模图像的视觉注意。为此，使用复杂的深度学习架构和框架在文献中提出了多种模型。在这里，我们以简单的完全卷积回归方式探讨使用共同的深度学习架构的效率。我们尝试这些模型可以在2个数据集上预测扫描路径的程度。我们与使用不同指标的其他模型进行比较，并显示有时超越以前复杂的架构的竞争结果。我们还根据实验的表演比较不同的杠杆骨干架构，推断哪些是最适合任务的。
translated by 谷歌翻译
With an increasing amount of data in the art world, discovering artists and artworks suitable to collectors' tastes becomes a challenge. It is no longer enough to use visual information, as contextual information about the artist has become just as important in contemporary art. In this work, we present a generic Natural Language Processing framework (called ArtLM) to discover the connections among contemporary artists based on their biographies. In this approach, we first continue to pre-train the existing general English language models with a large amount of unlabelled art-related data. We then fine-tune this new pre-trained model with our biography pair dataset manually annotated by a team of professionals in the art industry. With extensive experiments, we demonstrate that our ArtLM achieves 85.6% accuracy and 84.0% F1 score and outperforms other baseline models. We also provide a visualisation and a qualitative analysis of the artist network built from ArtLM's outputs.
translated by 谷歌翻译
2022-07-12
推荐系统已被广泛用于各种领域，例如音乐，电影，电子购物。等等。在大多避免数字化之后，由于流行病而最近达到了技术转折点，使在线销售显着增长，并提供定量的定量性。有关艺术家和艺术品的在线数据。在这项工作中，我们提出了一个基于内容的推荐系统，依靠艺术品和艺术家的上下文元数据的图像。我们收集和注释的艺术品提供了高级和特定于艺术的信息，以创建一个完全独特的数据库，该数据库用于培训我们的模型。有了这些信息，我们在艺术品之间构建了一个接近图。同样，我们使用NLP技术来表征艺术家的实践，并从展览和其他活动历史中提取信息，以在艺术家之间创建近距离图。图形分析的力量使我们能够基于艺术品和艺术家的视觉和上下文信息的结合提供艺术品推荐系统。经过一组艺术专家的评估，与他们的专业评估相比，我们的平均最终评分为75％。
translated by 谷歌翻译
时间序列观察可以看作是对我们通常不知道的规则控制的基本动力系统的实现。对于时间序列学习任务，我们需要了解我们将模型符合可用数据，这是一个独特的实现历史记录。对单个实现的培训通常会导致严重的过度适应缺乏概括。为了解决这个问题，我们引入了一个通用的递归框架，用于时间序列扩展，我们称之为递归插值方法，称为边缘。使用所有先前值的递归插值函数生成新样本，以使增强样品保留原始固有的时间序列动力学。我们执行理论分析以表征所提出的边缘并保证其测试性能。我们将RIM应用于不同的现实世界时间序列案例，以在有关回归，分类和强化学习任务的非官能数据上实现强大的性能。
translated by 谷歌翻译
本文涉及在Semidefinite限制下培训神经网络（NNS）。这种类型的训练问题最近获得了普及，因为半纤维约束可以用于验证包括例如嘴唇峰常数上限的NN的有趣特性，这与NN的鲁棒性或稳定性有关具有NN控制器的动态系统。使用的SemideFinite约束基于底层激活函数满足的扇区约束。遗憾的是，这些新结果的最大瓶颈之一是将Semidefinite限制纳入NNS的训练所需的计算工作，这限制了它们对大NN的可扩展性。我们通过开发NN培训的内部点方法来解决这一挑战，我们使用屏障函数为SEMIDEFINITE约束实现。为了有效地计算屏障术语的梯度，我们利用了半纤维限制的结构。在实验中，我们展示了我们对先前方法的培训方法的卓越效率，这使我们可以在培训Wassersein生成的对抗网络中使用Semidefinite限制，其中鉴别者必须满足Lipschitz条件。
translated by 谷歌翻译
依靠随机矩阵理论（RMT），本文研究了不对称的秩序与高斯噪声的D $ Spiked张量模型。使用奇异矢量的变分定义和[LIM，2005]的值，我们表明所考虑的模型的分析归结为分析了由此构造的等效尖刺对称\ XYLY矩阵的分析研究的统计{凹陷}与最佳等级-1近似相关的奇异矢量。我们的方法允许确切地表征几乎肯定的渐近奇异值和相应的奇异矢量与真正的尖峰组件的对齐，当$ \ frac {n_i} {\ sum_ {j = 1} ^ d n_j} \ to c_i \中[0,1] $ $ N_I $的张量尺寸。与大多数依赖于统计物理学的工具依赖于统计物理学的其他作品相比，我们的结果仅依赖于古典RMT工具，如Stein的引理。最后，有关尖刺随机矩阵的经典RMT结果被恢复为特定情况。
translated by 谷歌翻译
Pre-trained transformers are now the de facto models in Natural Language Processing given their state-of-the-art results in many tasks and languages. However, most of the current models have been trained on languages for which large text resources are already available (such as English, French, Arabic, etc.). Therefore, there are still a number of low-resource languages that need more attention from the community. In this paper, we study the Algerian dialect which has several specificities that make the use of Arabic or multilingual models inappropriate. To address this issue, we collected more than one million Algerian tweets, and pre-trained the first Algerian language model: DziriBERT. When compared with existing models, DziriBERT achieves better results, especially when dealing with the Roman script. The obtained results show that pre-training a dedicated model on a small dataset (150 MB) can outperform existing models that have been trained on much more data (hundreds of GB). Finally, our model is publicly available to the community.
translated by 谷歌翻译
The field of autonomous mobile robots has undergone dramatic advancements over the past decades. Despite achieving important milestones, several challenges are yet to be addressed. Aggregating the achievements of the robotic community as survey papers is vital to keep the track of current state-of-the-art and the challenges that must be tackled in the future. This paper tries to provide a comprehensive review of autonomous mobile robots covering topics such as sensor types, mobile robot platforms, simulation tools, path planning and following, sensor fusion methods, obstacle avoidance, and SLAM. The urge to present a survey paper is twofold. First, autonomous navigation field evolves fast so writing survey papers regularly is crucial to keep the research community well-aware of the current status of this field. Second, deep learning methods have revolutionized many fields including autonomous navigation. Therefore, it is necessary to give an appropriate treatment of the role of deep learning in autonomous navigation as well which is covered in this paper. Future works and research gaps will also be discussed.
translated by 谷歌翻译