Zobrazeno 1 - 10
of 759
pro vyhledávání: '"Schiele, B."'
Publikováno v:
Advances in Neural Information Processing Systems 34
Class-Incremental Learning (CIL) [40] trains classifiers under a strict memory budget: in each incremental phase, learning is done for new data, most of which is abandoned to free space for the next phase. The preserved data are exemplars used for re
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::474b26f75846e6b3b17cc5d6370d9396
Publikováno v:
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Publikováno v:
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
We present a new direction for increasing the interpretability of deep neural networks (DNNs) by promoting weight-input alignment during training. For this, we propose to replace the linear transforms in DNNs by our B-cos transform. As we show, a seq
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::933c63df99d5a0c74b1ab61e9e085d02
http://arxiv.org/abs/2205.10268
http://arxiv.org/abs/2205.10268
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
3D point cloud understanding is an important component in autonomous driving and robotics. In this paper, we present a novel Embedding-Querying paradigm (EQ- Paradigm) for 3D understanding tasks including detection, segmentation, and classification.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::4f6c4fb02f637f0191996e585ed52574
http://arxiv.org/abs/2203.01252
http://arxiv.org/abs/2203.01252
Improving model's generalizability against domain shifts is crucial,especially for safety-critical applications such as autonomous driving.Real-world domain styles can vary substantially due to environment changes andsensor noises, but deep models on
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1874::f1c0d5c54c7db3dced2dfaf1ec730e5b
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-1857-821.11116/0000-000C-1859-6
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-1857-821.11116/0000-000C-1859-6
Publikováno v:
Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783031198267
Computer Vision--ECCV 2022
Lecture Notes in Computer Science
Computer Vision--ECCV 2022
Lecture Notes in Computer Science
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::06651325f97777f226030efc50c56bb1
https://doi.org/10.1007/978-3-031-19827-4_23
https://doi.org/10.1007/978-3-031-19827-4_23
In this report, we present the 1st place solution for motion prediction trackin 2022 Waymo Open Dataset Challenges. We propose a novel Motion Transformerframework for multimodal motion prediction, which introduces a small set ofnovel motion query pai
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1874::b58e94eeb31b6373beffc614e8c9a3ae
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-184C-521.11116/0000-000C-184E-3
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-184C-521.11116/0000-000C-184E-3