카지노 보증 제목 :ICASSP2023-강력한 탐지를위한 분리 된 시각적 인과 관계
뉴스카지노 보증 된 시간:2023year6Month16day19:00 - 20:00
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카지노 보증 요약 : 이 작업은 ICASSP2023 (CCF B)의 구강 용지로 받아 들여집니다. 허용 된 논문의 초록은 다음과 같습니다. 기존의 경험적 위험 최소화 알고리즘은 입력과 레이블 사이의 연관성을 배우고 다양한 혼란으로 인해 다른 분포에 적용될 때 실질적인 어려움에 직면합니다. 인과 적 개입은 시각적 원인을 분석 함으로써이 문제에 대한 확실한 해결책이되며, 대신 이러한 접근법은 인과 관계 내의 혼란 자와 중재자를 분리하는 데 실패하고 예측에 부정적인 영향을 미칩니다. 이 논문에서는 해당 중재자를 예약하는 동안 혼란 자의 효과를 제거하기 위해 분리 된 시각적 인과 모델을 제안합니다. 구체적으로, 혼란자는 이미지의 다른 객체로 간주되는 반면, 중재자는 독특한 식별에 기여하는 대상의 일부 중요한 구성 요소로 공식화됩니다. Coco 데이터 세트에 대한 광범위한 실험은 다른 최첨단 기준에 비해 모델의 우수성을 보여주었습니다.
강사 프로필 : 카지노 보증 Jiang은 2018 년 캐나다 서부 온타리오 대학교에서 컴퓨터 공학 석사 학위를 받았습니다. 현재 박사 학위를 받고 있습니다. 중국 센트럴 사우스 대학교의 전기 및 통신 공학과 학위. 그의 연구 관심사에는 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 차량 네트워크의 인식이 포함됩니다.
