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  1. TOOL · CL_336337 ·

    DIFFNAS框架在神经架构搜索中消除了对预测器的需求

    研究人员开发了DIFFNAS,一个新颖的神经架构搜索(NAS)框架,它消除了对性能预测器的需求。通过利用离散图扩散模型和像MeCo和SWAP这样的零成本评估指标,DIFFNAS可以有效地搜索最优的深度网络架构。在NAS-Bench-201上的实验表明,与以前的方法相比,它以显著降低的计算成本在CIFAR-10和CIFAR-100上找到了表现最佳的架构。

  2. TOOL · CL_206614 ·

    MITE-Net: SWaP 优化的嵌入式边缘 SAR 4K 视频微小目标感知

    研究人员开发了 MITE-Net,这是一种专为嵌入式边缘合成孔径雷达 (SAR) 任务设计的、用于 4K 视频中实时微小目标感知的创新架构。该系统针对尺寸、重量和功耗 (SWaP) 约束进行了优化,解决了下采样造成的特征丢失和基于切片处理的延迟问题。MITE-Net 集成了一个无学习的基于运动的区域提议网络和一个类似小型 R-CNN 的头部,并在新构建的 SAR-Tiny 数据集上进行了评估。在 NVIDIA Jetson AGX X…

  3. TOOL · CL_53768 ·

    新的SWAP方法审计软提示以保护版权

    研究人员开发了一种名为SWAP(软提示的顺序水印)的新方法,用于保护大型视觉语言模型(如CLIP)使用的软提示的版权。现有的审计技术无效,因为它们要么引入误报,要么在不损害模型主要任务的情况下嵌入功能性触发器。SWAP通过利用CLIP的零样本能力,将水印编码到一种独特的、更复杂的空间中,即通过特定顺序的非分布类(out-of-distribution classes)进行编码。这种方法确保原始预测标签保持不变,从而对模型的性能损害较小…