今日 Paper | 可視問(wèn)答模型；神經(jīng)風(fēng)格差異轉(zhuǎn)移；圖像壓縮系統(tǒng) ；K-SVD圖像去噪等

本文作者： AI研習(xí)社-譯站

2020-02-11 15:30

導(dǎo)語(yǔ)：目錄準(zhǔn)確性與復(fù)雜性：可視問(wèn)答模型中的一種權(quán)衡神經(jīng)風(fēng)格差異轉(zhuǎn)移及其在字體生成中的應(yīng)用基于GAN的可調(diào)整的圖像壓縮系統(tǒng)基于原始-對(duì)偶活動(dòng)集算

今日 Paper | 可視問(wèn)答模型；神經(jīng)風(fēng)格差異轉(zhuǎn)移；圖像壓縮系統(tǒng) ；K-SVD圖像去噪等

準(zhǔn)確性與復(fù)雜性：可視問(wèn)答模型中的一種權(quán)衡
神經(jīng)風(fēng)格差異轉(zhuǎn)移及其在字體生成中的應(yīng)用
基于GAN的可調(diào)整的圖像壓縮系統(tǒng)
基于原始-對(duì)偶活動(dòng)集算法的K-SVD圖像去噪
神經(jīng)閱讀理解與超越

準(zhǔn)確性與復(fù)雜性：可視問(wèn)答模型中的一種權(quán)衡

論文名稱：Accuracy vs. Complexity: A Trade-off in Visual Question Answering Models

作者：Farazi Moshiur R. /Khan Salman H. /Barnes Nick

發(fā)表時(shí)間：2020/1/20

論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/9627?from=leiphonecolumn_paperreview0211

推薦原因

這篇論文考慮的是視覺(jué)問(wèn)答的問(wèn)題。

為了驗(yàn)證AI的推理能力，視覺(jué)問(wèn)答（Visual Question Answering，VQA）被用作一種視覺(jué)圖靈測(cè)試?，F(xiàn)有VQA模型的關(guān)鍵是將圖像的視覺(jué)特征與給定問(wèn)題的語(yǔ)義特征相結(jié)合而學(xué)習(xí)到聯(lián)合嵌入。大量的研究聚焦于利用視覺(jué)注意力機(jī)制來(lái)設(shè)計(jì)復(fù)雜的聯(lián)合嵌入策略，以有效捕捉視覺(jué)與語(yǔ)義間的交互作用。但是，在高維空間構(gòu)建視覺(jué)與語(yǔ)義特征計(jì)算量極大，模型越來(lái)越復(fù)雜，對(duì)VQA準(zhǔn)確率帶來(lái)的提升卻很小。這篇論文系統(tǒng)地研究了模型復(fù)雜度和性能兩方面的折中策略，并且特別關(guān)注了這些模型在多模態(tài)融合方面的效果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，這篇論文給出了如何優(yōu)化以降低復(fù)雜性和如何優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)當(dāng)前最佳VQA性能的提升這兩個(gè)方面的建議。

神經(jīng)風(fēng)格差異轉(zhuǎn)移及其在字體生成中的應(yīng)用

論文名稱：Neural Style Difference Transfer and Its Application to Font Generation

作者：Atarsaikhan Gantugs /Iwana Brian Kenji /Uchida Seiichi

發(fā)表時(shí)間：2020/1/21

論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/9626?from=leiphonecolumn_paperreview0211

推薦原因

這篇論文了介紹一種自動(dòng)創(chuàng)建字體的方法，找到兩種不同字體之間的字體樣式差異，并使用神經(jīng)樣式轉(zhuǎn)移將其轉(zhuǎn)換為另一種字體。這篇論文提出了一種新的神經(jīng)風(fēng)格差異和內(nèi)容差異損失神經(jīng)風(fēng)格轉(zhuǎn)移方法。根據(jù)這些損失，可通過(guò)在字體中添加或刪除字體樣式來(lái)生成新字體。基于各種輸入字體組合的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，這篇論文還討論了所提方法的局限性和未來(lái)的工作。

基于GAN的可調(diào)整的圖像壓縮系統(tǒng)

論文名稱：A GAN-based Tunable Image Compression System

作者：Wu Lirong /Huang Kejie /Shen Haibin

發(fā)表時(shí)間：2020/1/18

論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/9625?from=leiphonecolumn_paperreview0211

推薦原因

這篇論文考慮的是圖像壓縮的問(wèn)題。

在基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有損圖像壓縮中，重要性圖方法被廣泛應(yīng)用，以根據(jù)圖像內(nèi)容的重要性來(lái)實(shí)現(xiàn)比特分配，然而這種方法容易出現(xiàn)嚴(yán)重失真。這篇論文提出使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)非重要區(qū)域，將多尺度金字塔分解方法應(yīng)用于編碼器和判別器，以實(shí)現(xiàn)高分辨率圖像的全局壓縮。同時(shí)這篇論文還提出了一種可調(diào)整的壓縮方案，將圖像壓縮為任何特定的壓縮率，而無(wú)需重新訓(xùn)練模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與最新的基于GAN的方法相比，這篇論文提出的方法在MS-SSIM數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)了10.3％以上的改進(jìn)。

基于原始-對(duì)偶活動(dòng)集算法的K-SVD圖像去噪

論文名稱：Image denoising via K-SVD with primal-dual active set algorithm

作者：Xiao Quan /Wen Canhong /Yan Zirui

發(fā)表時(shí)間：2020/1/19

論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/9624?from=leiphonecolumn_paperreview0211

推薦原因

這篇論文改進(jìn)了用于圖像去噪的K-SVD算法。在K-SVD的稀疏編碼步驟中，一旦噪音等級(jí)變高，尋找貪心近似解的效果就下降了。這篇論文提出了一種新的名為K-SVD_P的框架，加入了原始對(duì)偶有效集（Primal-Dual Active Set，PDAS）算法。K-SVD_P與基于貪心算法的K-SVD不同，發(fā)展出一套利用KKT條件的選擇策略，并在稀疏編碼階段產(chǎn)生有效的更新。由于K-SVD_P使用簡(jiǎn)單的顯式表達(dá)式來(lái)迭代地尋找對(duì)偶問(wèn)題的等效解決方案，可以在去噪的速度與質(zhì)量上取得更好的效果。論文中的實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證了K-SVD_P的降噪性能。

神經(jīng)閱讀理解與超越

論文名稱：NEURAL READING COMPREHENSION AND BEYOND

作者：Danqi Chen

發(fā)表時(shí)間：2019/12/21

論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/9622?from=leiphonecolumn_paperreview0211

推薦原因

這篇論文是陳丹琦的博士論文，作為nlp領(lǐng)域的大牛，這篇文章很是優(yōu)秀推薦給大家，這篇論文已經(jīng)成為了NLP研究者的必讀論文，這篇論文難得可貴的是向nlp研究者們展示了，如何在研究過(guò)程中面對(duì)挑戰(zhàn)解決問(wèn)題。

這篇論文可以看作是綜述類文章，里面既有其它人的研究，也有自己的研究，推薦大家閱讀。

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