ControlNet将彻底改变扩散模型，使稳定扩散的AI角色能够被引导到特定的姿势？
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稳定的扩散
深度学习
聚光灯 "用于UI建模，只使用UI图像，与视图层次无关。
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深度学习
ByteTrack+外观特征最强：SMILETrack
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物体追踪
AugMax来了，这是一种能克服模型弱点的数据扩展方法
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数据增强
来自文本、语音和视觉的多模态情感识别：索尼提议M2FNet!
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情感识别
不同的分辨率特征应该如何连接？：索尼对D3Net的建议
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CVPR
首先提高仿生精度：使用ViT进行登记：C2FViT。
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医疗
用于时间序列预测的TSDFNet，具有周到的特征值融合机制。
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时间序列
优于ViT!大规模CNN的新基本模型!:InternImage
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深度学习
简单而有力!AugMix来了，这是一种数据扩展方法，可以提高模型的通用性和不确定性!
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数据增强
通过删除信息进行敌意攻击的技术!
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对抗性扰动
StrongSORT：DeepSORT回来了，更强大了!升级后的追踪模型!
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物体追踪
VoxelMorph：一个基于UNet的医学成像注册模型!
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医疗
DualNet，一个用于两个子网络协调的新框架。
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图片识别
Teach Augment：通过使用教师模型来优化数据的扩充。
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数据增强
GAIA，一个用于所有下游任务的过渡学习系统。
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转学
GIAOTracker：一个用于多类、多对象追踪的综合框架
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物体追踪
TimeSformer：一个能捕捉3DCNN以外的移动图像的转化器。
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图片识别