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| 本文作者： AI研習社 | 2020-02-18 15:43 |
基于雙向圖卷積神經網絡的社交媒體上謠言檢測
用于連續手語識別的時空多線索網絡
基于屬性特定嵌入網絡的細粒度服裝相似性學習
混合圖神經網絡在人群計數中的應用
使用衛星圖像中的目標檢測生成可解釋的貧困地圖
論文名稱：Rumor Detection>作者：Bian Tian /Xiao Xi /Xu Tingyang /Zhao Peilin /Huang Wenbing /Rong Yu /Huang Junzhou
發表時間：2020/1/17
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/9323?from=leiphonecolumn_paperreview0218
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近些年,人們對于社交媒體上的虛假新聞和謠言逐漸關注的起來. 一些虛假的新聞/謠言在經過社交媒體的放大后將產生比較大的影響,甚至造成公眾恐慌. 一些工作嘗試利用各種深度模型來提升檢測效果.本文設計另一種雙向圖卷積神經網絡來同時從上到下+從下到上的進行謠言檢測.實驗結果也驗證了本文算法的有效性。
論文名稱：Spatial-Temporal Multi-Cue Network for Continuous Sign Language Recognition
作者：Zhou Hao /Zhou Wengang /Zhou Yun /Li Houqiang
發表時間：2020/2/8
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/11180?from=leiphonecolumn_paperreview0218
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這篇論文要解決的是連續手語識別的問題。
以往的深度學習模型在連續手語識別任務中只關注了最具區分性的特征，而忽略了其他視覺線索，例如手型、面部表情和身體姿勢。這篇論文將多線索學習和神經網絡相結合，提出了一個名為STMC的時空多線索網絡來解決這個問題。STMC網絡由空間多線索（SMC）模塊和時間多線索（TMC）模塊組成，其中SMC模塊用于空間表示，并借助一個獨立的姿勢估計模塊來分解不同線索的視覺特征，TMC模塊沿兩個平行路徑對時間相關性進行建模。這篇論文還提出了一個聯合優化策略來實現STMC的端到端學習。在三個大型CSLR基準上的實驗結果表明這篇論文所提出的方法取得了最好的性能表現。
論文名稱：Fine-Grained Fashion Similarity Learning by Attribute-Specific Embedding Network
作者：Ma Zhe /Dong Jianfeng /Zhang Yao /Long Zhongzi /He Yuan /Xue Hui /Ji Shouling
發表時間：2020/2/7
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/10992?from=leiphonecolumn_paperreview0218
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這篇論文要解決的是細粒度服飾相似度度量的問題
細粒度服飾相似度度量可以用于服飾相關的應用，例如服飾版權保護。這篇論文提出了名為ASEN的特定屬性嵌入網絡，來端到端聯合學習多個指定屬性嵌入，因此在相關空間能度量細粒度相似度。在使用基于屬性的空間注意力與基于屬性的通道注意力模塊后，ASEN能定位到相關區域，并在特定屬性的指引下捕獲必要的模式，因此使得習得的屬性特定嵌入信息能更好地表示細粒度相似度。這篇論文被AAAI 2020接收，作者也放出了數據和代碼。
論文名稱：Hybrid Graph Neural Networks for Crowd Counting
作者：Luo Ao /Yang Fan /Li Xin /Nie Dong /Jiao Zhicheng /Zhou Shangchen /Cheng Hong
發表時間：2020/1/31
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/10871?from=leiphonecolumn_paperreview0218
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這篇論文考慮的是人群計數問題。
這篇論文提出了一個新的混合圖神經網絡（HyGnn）模型，通過將人群密度的多尺度特征及其輔助任務交織在一起。HyGnn集成了一個混合圖，以將不同比例的特定于任務的特征圖表示為節點，以及兩種類型的關系作為邊。這兩種關系分別為：1、多尺度關系，用于捕獲跨尺度的特征依賴關系；2、互利關系，為計數和本地化之間的合作搭建橋梁。通過消息傳遞，HyGnn可以提取節點之間的豐富關系以獲得更強大的表示特征，從而獲得可靠而準確的結果。HyGnn在ShanghaiTech Part A、ShanghaiTech Part B、UCF_CC_50和UCF_QNRF這四個具有挑戰性的數據集上表現出色，超過了目前的最新方法。
論文名稱：Generating Interpretable Poverty Maps using Object Detection in Satellite Images
作者：Ayush Kumar /Uzkent Burak /Burke Marshall /Lobell David /Ermon Stefano
發表時間：2020/2/5
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/10870?from=leiphonecolumn_paperreview0218
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這篇論文考慮的是使用衛星圖像來預測貧窮地區的問題。
之前的研究中無法生成對政策制定者可解釋的特征，限制了其應用。這篇論文提出了一個可解釋的計算框架，通過在高分辨率衛星圖像上進行目標檢測，以準確預測區域級別的貧窮度。這個框架使用識別目標的加權計數作為特征，在預測烏干達的村級貧困程度時，模型比現有的基準方法提高了31％，并且有更好的解釋性。
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