纸| TRANSFORMER结构；图像到图像的翻译；缺失目标检测和解决；GAN水下图像的色彩校正等。'/ 　　

　　# #目录 　　

　　REFORMER：一个高效的TRANSFORMER结构 　　

　　具有文本指导的图像到图像的翻译 　　

　　解决背景重校准损失下的缺失标注目标检测问题 　　

　　MLFcGAN：基于多级特征融合的条件GAN水下图像颜色校正 　　

　　基于跨模态自我注意网络学习的视频问题生成 　　

　　# #REFORMER：一个高效的TRANSFORMER结构 　　

　　论文题目：重整器：高效变压器。 　　

　　作者：尼基塔基塔耶夫/卢卡斯凯泽/安塞尔姆列夫斯卡娅。 　　

　　发布时间：2019年9月26日。 　　

　　论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/11542?发自=leiphonecolumn _ paper review 0221 　　

　　推荐原因 　　

　　核心问题：自BERT取得巨大成果以来，transform已经成为大多数nlp任务的标准，但它也存在训练速度慢、占用内容大、无法处理长序列等问题。本文就是为了解决这些问题。 　　

　　创新点：本文提出了一种REFORMER结构，其核心如下：首先提出了一种可逆层，其中只存储单层激活值的一个副本，然后在FF层划分激活值。 　　

　　最后，它使用局部敏感散列(LSH)注意来代替传统的多头注意。 　　

　　研究意义：这种新模型不仅训练速度快，而且占用内存少，可以解决序列过长的问题。 　　

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　　变压器结构；图像到图像的翻译；缺失目标检测和解决；GAN水下图像的色彩校正等。'/ 　　

　　# #具有文本指导的图像到图像的翻译 　　

　　文本指导下的图像翻译。 　　

　　作者/齐/托尔菲利普赫西/卢卡西维奇托马斯。 　　

　　发布时间：2020年2月12日。 　　

　　论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/11541?发自=leiphonecolumn _ paper review 0221 　　

　　推荐原因 　　

　　提出了一种新的图像到图像的迁移方法，通过生成对抗网络，将可控因素(即自然语言描述)嵌入到图像到图像的迁移中，使得文本描述能够决定合成图像的视觉属性。这种新方法由四个关键部分组成：1 .实现词性标注，过滤出给定描述中的非语义词；2.仿射组合模块用于有效融合不同形式的文本和图像特征。3.一种新的精细多级结构，用于增强鉴别器的鉴别能力和发生器的校正能力；4.新的结构损失进一步提高了鉴别器的性能，以更好地区分真实图像和合成图像。在COCO数据集上的实验表明，该方法具有良好的视觉真实性和语义一致性。 　　

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　　变压器结构；图像到图像的翻译；缺失目标检测和解决；GAN水下图像的色彩校正等。'/ 　　

　　# #解决背景重校准损失下的缺失标注目标检测问题 　　

　　论文题目：s。 　　

Loss

作者：Zhang Han /Chen Fangyi /Shen Zhiqiang /Hao Qiqi /Zhu Chenchen /Savvides

Marios

发表时间：2020/2/12

论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/11540?from=leiphonecolumn_paperreview0221

推荐原因

这篇论文研究了一种新的且具有挑战性的目标检测场景：数据集中大多数真实对象或实例未被标注，因此这些未被标注的区域在训练过程中被视为背景。现有方法基于Faster

RCNN，使用软采样与正实例的重叠来对RoI的梯度进行加权。这篇论文提出了一个新的名为背景重校准损失的解决方案，可以根据预定义的IoU阈值和输入图像来自动重新校准损失信号。这篇论文还进行了几项重大的修改，以适应缺失标注的情况。PASCAL

VOC和MS COCO数据集上的实验表明这篇论文所提出的方法在很大程度上优于现有方法。

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## MLFcGAN：基于多级特征融合的条件GAN水下图像颜色校正

论文名称：MLFcGAN: Multi-level Feature Fusion based Conditional GAN for Underwater

Image Color Correction

作者：Liu Xiaodong /Gao Zhi /Chen Ben M.

发表时间：2020/2/13

论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/11539?from=leiphonecolumn_paperreview0221

推荐原因

这篇论文考虑的是水下图像的色彩修正问题。

这篇论文基于生成对抗网络，提出了一个深度多尺度特征融合网络，首先抽取多尺度特征，然后在每个尺度用全局特征对局部特征进行了增强。在色彩修正和细节保留两个任务上，这篇论文所提方法取得领先优势，在质量、呈现效果、方法新颖上相比当前最佳模型更加优越。

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## 基于跨模态自我注意网络学习的视频问题生成

论文名称：Video Question Generation via Cross-Modal Self-Attention Networks

Learning

作者：Wang Yu-Siang /Su Hung-Ting /Chang Chen-Hsi /Liu Zhe-Yu /Hsu Winston

发表时间：2019/7/5

论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/11538?from=leiphonecolumn_paperreview0221

推荐原因

这篇论文要解决的是视频问答的问题。

对视频问答任务而言，深度学习模型严重依赖海量数据，而这类数据的标注成本很高。这篇论文提出了一个新任务，可以自动根据视频片段中的视频帧序列和相应的字幕生成问题，从而减少了巨大的标注成本。学习如何对视频内容进行提问需要模型理解场景中丰富的语义以及视觉和语言之间的相互作用。为了解决这个问题，这篇论文提出了一种新的跨模式自注意力网络，以聚合视频帧和字幕的各种特征。通过实验证明了所提出的方法相对于基准方法可以有85%的提升。

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