标签：图神经网络
活动报名｜基于扩散模型的医学图像转换和应用（Diffusion Model 图像到图像翻译）
周挥宇博士是英国莱斯特大学计算与数学科学学院教授，曾在华中科技大学、邓迪大学和爱丁堡赫瑞瓦特大学获得学位。他在计算与数学科学领域发表了450多篇论文，...
「对齐」太强是坏事？人大最新研究：完美正样本反而会损害「图对比学习」
人民大学最新研究发现，数据增强可以提升图对比学习在下游任务的泛化能力，但会减弱其在上游性能。由于数据规模增大和标签信息缺失，自监督方法在图结构数据...
全新Inner-IoU | YOLO上使用SIoU/CIoU等损失是尽头吗？你的IoU Loss该升级换代了
随着检测器的发展，边界框回归（BBR）损失函数不断更新和优化。现有的IoU基于BBR仍然集中在通过添加新损失项来加速收敛，忽略了IoU损失项本身的局限性。尽管I...
今年这个方向在CVPR顶会上杀疯了！
CVPR 2023论文显示，图像仍然是最重要的，3D视觉正在迅速发展。物体、视频和检测排名靠前，这是一个万物皆卷的时代，高质量的论文成为保研、申博和进大厂的必...
EMNLP2023论文：用于多模态方面级情感分析的多粒度多课程去噪框架
多模态方面级情感分析（MABSA）是一项细粒度情感分析任务，近年来备受关注。它派生了许多子任务，包括多模态方面术语提取（MATE）和面向方面的多模态情感分类...
HoVer-UNet申请出战 | 精度不变，速度提升3倍，UNet家族还真是生生不息！！！
作者提出了'HoVer-UNet'方法，用于提取多分支HoVerNet框架的知识，用于核实例分割和分类在组织病理学中。该方法使用Mix Vision Transformer作为Backbone，并...
大卷积核大有用处 | LSKNet + DiffusionDet更高更强的目标检测模型
本研究探讨了在空域图像分析领域中，物体检测的关键作用，以及使用Transformer和CNN神经网络结构来解决该领域的挑战，如小目标检测和密集元素。Transformer能...
DALL·E 3必应开测！马骑宇航员难题攻破，一张画指定50个物体，微软前所未有深度参与研究
微软Bing推出了限量测试，包括“指定画面中出现50个不同物体”的测试，结果画出了几百个物体。除了简单的排列，用户还可以组合这些物体。这项测试已经在微软Bin...
李飞飞朱松纯把《我的世界》变AI的世界，微软Xbox组参与，游戏Agent协作框架来了
斯坦福李飞飞、通院朱松纯等教授领衔的AI研究团队提出了多智能体框架MindAgent，利用大模型赋予游戏NPC规划和协作的能力。该研究可用于现有游戏中，使NPC“活”...
Nat. Comput. Sci.｜KarmaDock:针对超大规模虚拟筛选的基于深度学习的分子对接方法
该论文介绍了一种基于深度学习的分子对接模型KarmaDock，可以快速准确地预测蛋白质配体的结合构象和结合强度。该方法使用混合密度函数学习蛋白质配体之间的最...
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