论文标题:Multi-task Learning for Multi-modal Emotion Recognition and Sentiment Analysis 论文链接:http://arxiv.org/abs/1905.05812 文章同时使用视觉.语音.和文本(语言)信息进行情感分析,通过增加视觉和语音信号,补足了一些无法通过文本来进行判断的情况,例如下图中,第一句话需要图像才能判断为负面情绪,第二句话同时语音和图像才能判断为负面情绪. 一.模型架构 模型整体思路 1.首先,每一个模…

[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的异构网络(HIN)嵌入方法本质上可以归结为两个步骤(1)正样本生成和负样本生成(2)在这些样本上训练模型优化目标函数以得到更合适的节点嵌入.目前主流的异构网络嵌入方法存在以下几个问题: Problem 1: 首先,这些算法一般从原始网络中随机选择节点与中心节点组合生成正样本或者负样本,即,…

文章:Between-class Learning for Image Classification 链接:https://arxiv.org/pdf/1711.10284.pdf CVPR2018 作者尝试了将在音频上的方法用在图像上的,并提出了一种将图像作为波形处理的混合方法(作者认为图形波长融合人类没法识别,但对机器而言却是有意义的信息).cnns有将输入数据作为波形处理的操作,作者提出的BC learning 其实就是将两个不同类的图像混合,并训练模型输出混合比,靠近哪个就分为哪类. 一…

Column: March 23, 2022 1:08 PM Last edited time: March 23, 2022 11:13 PM Sensor/组织: 现leaderboard第一名,RC上总分94分 前无古人后无来者 Status: Reading Summary: IL; 输出 中间层 map再去学 Type: CVPR Year: 2022 参考与前言 代码地址:https://github.com/dotchen/LAV 论文地址: Learning from All V…

12 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs link:https://arxiv.org/abs/2002.07962 本文提出了时间图注意(TGAT)层,以有效地聚合时间-拓扑邻域特征,并学习时间-特征之间的相互作用.对于TGAT,本文采用自注意机制作为构建模块,并基于调和分析中的经典Bochner定理(又是没见过的定理QAQ)发展了一种新的函数时间编码技术. Conclusion 本文提出了一种新颖的时间感知图注意网络,用于…

前言 CVPR2016 来自Korea的POSTECH这个团队   大部分算法(例如HCF, DeepLMCF)只是用在大量数据上训练好的(pretrain)的一些网络如VGG作为特征提取器,这些做法证实利用CNN深度特征对跟踪结果有显著提升. 但是毕竟clssification 和 tracking是两个不同的课题 (predicting object class labels VS locating targets of arbitrary classes.) 所以作者设计了一个网络来做跟踪…

ResNet网络,本文获得2016 CVPR best paper,获得了ILSVRC2015的分类任务第一名. 本篇文章解决了深度神经网络中产生的退化问题(degradation problem).什么是退化问题呢?如下图: 上图所示,网络随着深度的增加(从20层增加到56层),训练误差和测试误差非但没有降低,反而变大了.然而这种问题的出现并不是因为过拟合(overfitting). 照理来说,如果我们有一个浅层的网络,然后我们可以构造一个这样的深层的网络:前面一部分的网络和浅层网络一模一样,…

端到端学习几何和背景的深度立体回归 摘要     本文提出一种新型的深度学习网络,用于从一对矫正过的立体图像回归得到其对应的视差图.我们利用问题(对象)的几何知识,形成一个使用深度特征表示的代价量(cost volume).我们通过对这一匹配代价卷使用3D卷积来学习结合上下文信息.利用本文提出的一种可微分的soft argmin操作可以对匹配代价卷回归得到视差值,这使得我们可以直接端到端地训练我们的网络达到亚像素级别的精度,而不需要任何后处理和正则化.我们在Scene Flow和 KITTI数据…

CrystalBall: A Visual Analytic System for Future Event Discovery and Analysis from Social Media Data 论文地址 1 Abstract 这是一个可以预测未来一段时间内所发生事情的可视化系统,使用的是twitter数据进行分析. 2 Introduction 识别一个未来的事件并不可以依靠消息量的突增来判断(一般一个很大的事件的到来会引发交际圈的热烈讨论),一个未来时间的发生并不一定可以激发消息量的增…

论文的三个贡献 (1)提出了two-stream结构的CNN,由空间和时间两个维度的网络组成. (2)使用多帧的密集光流场作为训练输入,可以提取动作的信息. (3)利用了多任务训练的方法把两个数据集联合起来. Two stream结构 视屏可以分成空间与时间两个部分,空间部分指独立帧的表面信息,关于物体.场景等:而时间部分信息指帧间的光流,携带着帧之间的运动信息.相应的,所提出的网络结构由两个深度网络组成,分别处理时间与空间的维度. 可以看到,每个深度网络都会输出一个softmax层,最后会通过…