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Non-Maximum Suppression
Non-Maximum Suppression
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SetMIR 将多兴趣检索视为集合预测，提升 Snap 的广告效果
研究人员开发了 SetMIR，一种将多兴趣检索问题视为集合预测任务的新颖方法。该方法利用 Transformer 编码用户历史记录和 K 个可学习的查询来解码不同的用户兴趣，每个兴趣都有一个存在分数。SetMIR 通过在训练期间使用 Hungarian 匹配，并在服务时使用存在分数和非极大值抑制 (NMS) 来优化查询发布，从而解决了兴趣坍塌和静态分派等问题。在 Snap 的动态产品广告数据上进行测试时，SetMIR 的性能优于现有的…
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新型攻击针对事件驱动型SNN，延迟增加38%
研究人员开发了一种名为事件突发触发器（EBT）的新型可用性后门攻击，专门针对用于目标检测的事件驱动型脉冲神经网络（SNN）。该攻击将触发器注入训练数据中，在推理过程中导致时间上集中的事件流，显著增加了非极大值抑制（NMS）等后处理阶段的计算负载。虽然EBT在很大程度上保持了检测精度，但可能将NMS延迟最多增加38%，从而可能成为瓶颈。该攻击还会微妙地提高边缘平台的资源利用率，而不会出现明显的峰值，并且STRIP等标准检测方法难以识别它。