原创 首次基於神經架構搜索自動生成圖卷積結構,刷新人體動作識別準確率 | AAAI 2020

由圖卷積網絡(GCN)推動的基於骨骼數據的人體動作識別由於其非歐氏結構數據具有強大的建模能力而備受關注。然而,許多現有的GCN方法都提供了預定義的圖結構,這可能會丟失隱式的聯合相關性。因此,探索更好的GCN架構則成爲了亟需解決的問題。爲了

原创 網易伏羲AI實驗室新突破:基於神經風格遷移框架生成逼真人臉

角色定製系統是角色扮演類遊戲(Role-Playing Games,RPG)的一個重要部分,該系統允許玩家依照自己的喜好編輯遊戲角色的面部外觀,而不是使用默認模板。網易伏羲AI實驗室提出了一種根據輸入的面部照片自動創建遊戲角色的方法,相關

原创 計算機視覺領域新標杆:Facebook開源ResNext101模型,全面刷新ImageNet記錄

在訓練神經網絡解決圖像分類問題時,數據增強是獲得卓越效果的一個關鍵手段。針對目前主流的數據增強手段,當訓練與測試時使用的圖像分辨率差異較大時,分類器模型會出現性能差異。針對這一問題,Facebook人工智能研究院(FAIR)在論文“Fi

原创 節點嵌入訓練加快300倍:開源高性能圖嵌入系統GraphVite技術解讀

GraphVite是一個專爲高速、大規模的訓練場景設計的通用圖嵌入系統,已於本週正式開源。該系統旨在提供一個包含一系列圖嵌入方法的通用高性能框架,進一步推動圖學習算法的研究與發展。GraphVite支持多GPU並行,可以擴展到百萬級甚至

原创 李飛飛團隊新作:一種補全視覺信息庫的半監督方法

視覺信息庫,例如Visual Genome數據庫,在計算機視覺方面驅動了着大量的應用發展,包括視覺問答和圖像標註等。但同時,視覺知識庫也具有稀疏、欠完備等缺點。使用人工標註是非常昂貴的,而基於紋理知識的補全方法則無法與視覺數據兼容。斯坦福