多标签少样本学习标签集合操作网络示例合成方法特征空间配对多标签少样本分类器

多标签样本合成网络 LaSO 的提出和优势

标签：多标签少样本学习标签集合操作网络示例合成方法特征空间配对多标签少样本分类器

165480LaSO：用于多标签少样本学习的标签集合操作网络0Amit Alfassy � 1, 3, Leonid Karlinsky �, Amit Aides �, Joseph Shtok, Sivan Harary, RogerioFeris 1 IBM研究院人工智能0Raja Giryes...

面向少样本学习的语义对齐度量学习方法

标签：个文件的5个标签少样本学习语义对齐度量学习 SAML方法泛化能力

8460、、收集和选择：面向少样本学习的语义对齐度量学习郝福生1，2，何凤翔3，程军1，2，王磊1，2，曹建中4，陶大成31中国科学院人机智能-协同系统中国科学院深圳先进技术研究院2香港中文大学，中国香港3UBTECH悉尼...

带有噪声标签的少样本学习的挑战

标签：特征聚合方法标签噪声的鲁棒性广泛测试结果

90890带有噪声标签的少样本学习0Kevin J Liang 1 Samrudhdhi B. Rangrej 2 Vladan Petrovic 1 Tal Hassner 101 Facebook AI Research 2 McGill [email protected]摘要0少样本学习...

基于问题转换的多标号特征选择方法的比较研究: ReliefF和信息增益在多标签学习中的应用.

标签：特征选择多标签学习理论计算机科学问题转换方法

可在www.sciencedirect.com在线获取理论计算机科学电子笔记292（2013）135-151www.elsevier.com/locate/entcs的比较基于问题转换的多标号特征选择方法NewtonSpolapouchor1，a，2EvertonAlvaresChermana，3Maria ...

使用可微分的地球移动距离和结构化分类器进行少样本图像分类

标签：深度神经网络元学习算法地球移动距离少样本分类结构化全连接层

…………122030DeepEMD：使用可微分的地球移动距离和结构化分类器进行少样本图像分类0Chi Zhang 1，Yujun Cai 1，Guosheng Lin 1�，Chunhua Shen 201 新加坡南洋理工大学，新加坡 2 澳大利亚阿德莱德...

动态条件卷积网络用于少样本学习

标签：少样本学习动态条件卷积网络条件模型学习深度学习滤波器组

用于少样本学习的方召1[0000-...本文提出了一种新的动态条件卷积网络（DCCN）来处理条件少样本学习，即每个条件只有少量的训练样本 DCCN由两个子网组成：DyConvNet包含一个动态卷积层一组基滤波器;CondiNet从条件输入预

GAN或CON：少样本分割中GAN和对比学习方法的性能比较

标签： 5个标签 GAN或CON 生成模型对少样本分割蒸馏基于GAN的分割

zqueue………CarsCatsFaces.99910GAN或CON：生成模型对少样本分割有用吗？... GAN或CON——用于少样本部分分割的GAN和对比学习（CON）方法的比较。A �两种方法都包括三个步骤。第一步：训练用于生

Few-shot object detection (FSOD) aims to detect objectsfrom the query image using a few training examples. This ismotivated by human visual system which can quickly learnnovel concepts from very few ...

深度 ConvNet 用于部分标签多标签分类的研究

标签： 5个标签深度ConvNet 多标签分类部分标签图像分类

我们首先实证地比较不同的标记策略，以显示在多标签数据集上使用部分标签的潜力然后，为了使用部分标签进行学习，我们引入了一种新的分类损失，该损失利用了每个示例中已知标签的比例。我们的方法允许

基于显著性引导的少样本幻觉学习

标签：数据幻觉少样本学习显著性网络数据点生成深度学习度量

2770通过显著性引导的样本幻觉进行少镜头学习张宏光1，2张晶1，2Piotr Koniusz2，11澳大利亚国立大学，2Data 61/CSIROfirstname.lastname@{ anu.edu.au1，data61.csiro.au2}摘要从少量样本中学习新概念是计算机视觉...

带噪声标签学习的对比表征及其在深度神经网络中的应用

标签：带噪声标签学习深度神经网络对比表示分类器标签噪声

16682关于带噪声标签学习的对比表征李毅1盛刘2戚舍3甲.Ian McLeod1Boyu Wang王博宇1，41西安大略大学，2纽约大学数据科学3字节跳动...为了解决这个问题，我们专注于学习数据的鲁棒对比表示，分类器很难记住的标签噪声下

有序回归：解决分类问题，约束类别关系，转换标签为软概率分布，适应不同网络架构和指标的有效方法

标签：有序回归分类问题关系约束深度神经网络数据标签转换

1有序回归Rau'lD'ıaz，AmitMarriottHP Inc.{raul.diaz.garcia，...我们的方法将数据标签转换为软概率分布，与常见的分类损失函数（如交叉熵）配对良好。我们通过在四种不同的场景中使用现成的分类和分割网络来证明这

通过交替反向传播的特征到特征翻译器进行生成式零样本学习

标签：生成式零样本学习交替反向传播特征到特征翻译器条件生成器视觉特征学习

[email protected], [email protected], [email protected]摘要0我们研究了通过交替反向传播学习特征到特征的翻译器网络作为零样本学习（ZSL）问题的通用解决方案。这是一个基于生成模型的ZSL框架...

"基于位置的社交网络中新用户推荐的少样本学习

标签：基于位置社交网络用户偏好少量学习顾客推荐

24725英里5英里U1一U2U咖啡馆糖果店健身房餐厅一停车场体育场B气体基于位置的社交网络中新用户推荐的少样本学习摘要李瑞瑞[email protected]陈秀思[email protected]线务圣母大学[email protected]铎王UCLAweiwang@...

语义多模态图像合成中的新组递减网络：可控性和高质量收益

标签：个文件的5个标签多模态图像生成器语义图像合成自然图像转换

5467基于语义的多模态图像合成Zhen Zhu1人，ZhiLiang Xu1人，Ansheng You2人，Xiang Bai1人1华中科技大学、2北京大学{zzhu，zhiliangxu1，xbai}@ hust.edu.cn，[email protected]摘要在本文中，我们专注...

基于双噪声标签学习的可见-红外人脸识别问题及解决方法

标签：可见-红外人脸识别双噪声标签学习跨模态对应关系 DART方法人员重新识别

1430822基于双噪声标签学习的可见-红外人脸识别杨谋兴1，黄振宇1，胡鹏1，李泰豪2，吕建成1，奚鹏1*1四川大学计算机学院。2浙江实验室，中国。{yangmouxing，zyhuang.gm，penghu.ml，pengx.gm} @ gmail.com;lith@...

带噪声标签的深度神经网络训练

标签：带噪声标签深度神经网络训练交叉熵学习方法噪声容忍的反向交叉熵性能提升方法

322带噪声标签王一森1马兴军2陈在毅3罗元1易金凤4詹姆斯·贝利21上海交通大学2墨尔本大学3菜鸟AI4 JD AI摘要在有噪声标签的情况下训练精确的深度神经网络（DNN）是一项重要而具有挑战性的任务。虽然已经提出了许多...

多标记胸部疾病分类中的医学重建与迁移学习：ViT与CNN的比较研究

标签： 5个标签多标记胸部疾病分类掩蔽自编码器研究医学任务性能比较

1∼∼多标记胸部疾病分类的掩蔽自编码器研究肖雨彤白艾伦Yuille周宗伟*约翰霍普金斯大学代码：https://github.com/lambert-x/Medical MAE摘要视觉Transformer（ViT）由于其在许多视觉任务中的巨大可扩展性、计算效率...

多标签分类概述

标签：深度学习人工智能计算机视觉

本文概述了多人姿态估计任务，重点介绍了深度学习中的一些多人姿态估计方法，并简要介绍了多人姿态估计的应用场景。本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结...

利用深度学习的多分辨率数据融合方法制作美国高分辨率土地覆盖地图

标签：多分辨率数据高分辨率土地覆盖制图深度学习方法土地覆盖标签地理质量差异

127260利用多分辨率数据进行大规模高分辨率土地覆盖制图0Caleb Robinson Georgia Institute of Technology Le Hou Stony BrookUniversity Kolya Malkin Yale University0Rachel Soobitsky Chesapeake...