18 Nov 2024, 00:24 UTC≈3,410 views10 reactionsread 8 August 2026 Photo
Сегодня расскажу про украшения для новогодней елки ViT на основе статьи You Only Need Less Attention at Each Stage in Vision Transformers с CVPR 2024:
— как и что улучшали люди в различных архитектурах (галопом)
— какие проблемы есть в ViT (в контексте статьи и того, что предлагают авторы)
— разберу саму статью
Супер TLDR: новый иерархический трансформер с хитрым skip-connection'ом; аппроксимируем ванильный attn лин…
🔥6👍3❤1
2 Jul 2024, 14:30 UTC≈3,150 views6 reactionsread 8 August 2026 Photo
Недавно закончился челлендж CVPR2024 по задаче анти-спуфинга
Расскажу про:
1) Новый датасет, его особенности
2) Топ-8 решений (остальные хуже ResNet50 без хитростей)
Читать
pdf с хайлайтами статьи в первом комментарии
🔥6
3 Apr 2024, 13:35 UTC993 views6 reactionsread 8 August 2026 Forwarded from @deep_school
Diffusion Models
Сегодня поговорим о моделях диффузии и их превосходстве над Generative Adversarial Networks (GANs) при создании высококачественных синтетических изображений. Познакомимся со статьёй “Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis”, авторы которой доказали: диффузионные модели помогают обеспечить наилучшее качество генерации изображений.
В статье также рассмотрим:
- процесс диффузии (forward и revers…
🔥6
19 Feb 2024, 15:19 UTC786 views8 reactionsread 8 August 2026 Forwarded from @deep_school
Метрики в задаче генерации изображений
В мире машинного обучения все более популярными становятся модели генерации изображений. Для оценки их качества важно использовать надёжные и точные метрики.
В этой статье разберёмся с тем, что отражает «точность» таких моделей.
А также рассмотрим следующие метрики:
- Inception Score (IS)
- Fréchet inception distance (FID)
- Precision/Recall
Читайте новую статью по ссылке: h…
🔥8
19 Dec 2023, 21:06 UTC≈2,810 views7 reactionsread 8 August 2026 Photo
Задача: Parameter-Efficient Fine-Tuning
Статья: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
Как дообучать огромные модели с максимальным качеством и минимальными затратами?
Читать разбор статьи
pdf с небольшими комментариями и хайлайтами в первом комментарии
🔥7
14 Dec 2023, 10:47 UTC≈2,640 views5 reactionsread 8 August 2026 Photo
Задача: anomaly detection
Статья: One-Class Convolutional Neural Network
Реализация: тык
Читать разбор статьи
pdf с хайлайтами статьи в первом комментарии
🔥4👍1
7 Oct 2023, 16:18 UTC≈2,700 views11 reactionsread 8 August 2026 Photo
INNOGLOBALHACK и антиспуфинг
Опыт первого менторства на хакатоне
Читать
🔥11
25 Aug 2023, 00:58 UTC≈2,000 views9 reactionsread 8 August 2026 Photo
Задача: Face Anti-Spoofing (FAS)
Датасет: CeFA
Статья: Creating Artificial Modalities to Solve RGB Liveness
Гит авторов: тык
Читать разбор статьи
pdf с небольшими комментариями и хайлайтами в первом комментарии
🔥7👍2
19 Jun 2023, 16:57 UTC≈2,840 views4 reactionsread 8 August 2026 Photo
Обзор челленджа CVPR2023 по задаче анти-спуфинга - новый датасет и топ-9 решений. Читать
pdf с хайлайтами пейпера в первом комментарии
🔥4
7 Apr 2023, 06:31 UTC≈1,950 views3 reactionsread 8 August 2026 Photo
Задача: Face Anti-Spoofing (FAS)
Овервью датасетов и их особенностей, какие метрики используются. Читать
👍3
29 Mar 2023, 06:51 UTC779 views2 reactionsread 8 August 2026 Следующая статья на разбор: либо Creating Artificial Modalities to Solve RGB Liveness (топ-1 в рамках челленджа на CeFA датасете), либо Contrastive Context-Aware Learning for 3D High-Fidelity Mask FacePresentation Attack Detection (решение FAS на HiFiMask от создателей датасета HiFiMask), либо что-то другое будет :)
👍1👏1
29 Mar 2023, 06:48 UTC≈1,660 views4 reactionsread 8 August 2026 Photo
Задача: Face Anti-Spoofing (FAS)
Датасет: CeFA
Статья: Multi-Modal Face Anti-Spoofing Based on Central Difference Networks
Гит авторов: тык
Читать разбор статьи
pdf с небольшими комментариями и хайлайтами в первом комментарии
🔥4
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @nihaoML. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.