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- Handwriting Transformers [98.4]
本稿では, トランスフォーマーを用いた手書きテキスト画像生成手法であるHWTを提案する。HWTは,自己アテンション機構を用いて,スタイル例内の長短範囲関係をキャプチャし,グローバルなスタイルパターンとローカルなスタイルパターンの両方を符号化する。提案したHWTは, 自己認識機構を用いて, スタイルの例における長短距離関係をキャプチャする。 提案するHWTは,現実的な手書きテキスト画像を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Thu, 8 Apr 2021 17:59:43 GMT)- Transformerを用いた手書きテキストの生成。直感的にはシーケンス的な情報も重要なのでこの構造は有効なのだと思う。PDFにあるサンプルが興味深い。
- InAugment: Improving Classifiers via Internal Augmentation [14.3]
本稿では,画像内部統計を利用した新しい拡張操作であるinaugmentを提案する。 キーとなるアイデアは、イメージ自体からパッチをコピーし、拡張操作を適用し、それらを同じイメージ上のランダムな位置にペーストすることだ。imagenetデータセットにおけるresnet50 と efficientnet-b3 top-1 の精度を,事前拡張法と比較して向上させた。 最後に,InAugmentを用いた畳み込みニューラルネットワークのトレーニングにより,モデルの精度と信頼性が向上するだけでなく,分布外画像の性能が向上することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Apr 2021 15:37:21 GMT)- データ拡張の話。この手のData augumentationは精度向上テクニックとして有効なこともあるという印象だが、論文中の様々な手法との比較が参考になる。コードはgithubに公開予定とのこと。
- An Empirical Study of Training Self-Supervised Visual Transformers [70.3]
self-supervisedな視覚トランスフォーマーの訓練におけるいくつかの基本成分の影響について検討する。ViTの学習における基礎的要素の影響について検討する。 不安定性は精度を低下させる主要な問題であり、明らかに良い結果によって隠すことができる。 これらの結果は確かに部分的な失敗であり、トレーニングをより安定させると改善できる。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Mon, 5 Apr 2021 17:59:40 GMT)- Facebookによる自己教師ありなVisual Transformer(ViT)の学習方法に関する論文。
- Can audio-visual integration strengthen robustness under multimodal attacks? [47.8]
マルチモーダルな敵対攻撃に対する視聴覚イベント認識タスクをプロキシとして使用し、視聴覚学習の堅牢性を調査します。 我々は、音声と視覚の統合が認識を強化するかどうかを調べるために、オーディオ、視覚、両方のモダリティを攻撃します。 攻撃下のマルチモーダル相互作用を解釈するために,弱教師付き音源定位モデルを学ぶ。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Mon, 5 Apr 2021 16:46:45 GMT)- マルチモーダルな前提での敵対的攻撃。堅牢性を強化するとは限らない。。。