在这项工作中，我们提出了一种基于“抽象记忆”的少样本学习框架，建立在机器标记的图像注释之上。我们的方法将大规模的机器标记数据集（例如OpenImages）作为外部存储器。在外部存储器中，信息以键值对的形式存储在...
”机器标记物体识别 抽象记忆学习 少样本学习框架 外部存储器 图像注释“ 的搜索结果
用于少样本学习的方召1[0000-0002-6772-8042]，赵健1，2[0000-0002-3508-756X]，水城岩1、3、贾氏峰1[0000−0001−6843−0064]1新加坡国立大学新加坡[email protected]@u.nus.edu{eleyans，elefjia} @ nus...
越来越多的研究者开始利用深度学习算法解决实际问题（如图像分类、图像识别、语音识别、自然语言处理等）。人们提出了各种各样的深度学习编程框架，便于研究者们开发新的深度学习算法。这些深度学习库的设计原则、...
8731基于区分区域的多标记零样本学习Sanath Narayan*1Akshita Gupta*1Salman Khan2Fahad Shahbaz Khan2，3穆巴拉克·沙阿41Inception Institute of Artificial Intelligence，UAE2 Mohamed Bin Zayed University of ...
机器学习(ML)、深度学习（DL）和图像处理（opencv）专用英语词典 百度翻译 http://fanyi.baidu.com/ A AAN （Active Appearance Model）主动外观模型 Adam(adaptive moment estimation,适应性矩估计),Adam是一...
它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。 神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活...
我们提出了一种新的分层三重丢失（HTL）的能力通过定义的编码全局上下文信息的分层树自动收集信息训练样本（三元组）。这使我们能够应对随机采样在训练传统的三元组丢失中的主要限制，这是深度度量学习的核心问题。...
我们提出了一个学习框架，用于从单个图像中恢复对象的3D形状、相机和纹理。形状表示为对象类别的可变形3D网格模型，其中形状由学习的平均形状和每个实例预测的变形来参数化。我们的方法允许利用带注释的图像集合进行...
机器学习已经成了计算机视觉和自然语言处理等多个学科领域的主要方法.尽管最近取得了一些突破,机器学习仅仅在计算机视觉和网络领域进入了基本挑战.本文尝试阐明最近的尝试用ml解决计算机系统和网络的传统问题的文献....
半监督大规模识别刘宇[0000−0001−5812−1137]1、2、宋光禄2、邵景2、肖金2、王晓刚1、 21香港中文大学，香港沙田{yuliu，xgwang}@ ee.cuhk.edu.hk2商汤集团有限公司，北京100084{songguanglu，jinxiao，李静}@ ...
1969基于外部知识的场景图生成与图像重建顾久祥1人，赵汉东2人，林哲2人，李胜3人，蔡剑飞1人，凌明阳4人1新加坡南洋理工大学跨学科研究生院ROSE实验室2Adobe Research，美国3乔治亚大学，美国4Google Cloud AI，...
基于元学习优化和辅助数据样本选择的细粒度视觉分类张亚斌[0000−0002−2179−3973]、唐辉[0000−0001−8856−9127]、奎佳华南理工大学电子与信息工程学院，广州{zhang.yabin，eehuitang}@ mail.scut.edu.cn，kuijia...
用于图像-文本匹配的张颖[0000−0002−6005−4989]、卢沪川[0000−0002−6668−9758]大连理工大学网址：[email protected]，[email protected]抽象。图文匹配的关键是如何准确地度量视觉输入和文本输入...
5773≥Led3D：一种轻量级且高效的深度方法，用于识别低质量的3D人脸穆国栋1、黄迪1、胡国胜2、孙佳1、王运红11北京航空航天大学北京大数据与脑计算先进创新中心2Anyvision，Queens Road，贝尔法斯特，英国{muyouhang...
在本文中，我们介绍了一种利用未标记数据来提高图像分类器泛化性能的新模型：一种叫做HybridNet的双分支编码器-解码器架构。第一分支接收监督信号，并专用于提取不变类相关表示。第二分支是完全无监督的
机器学习研究计算机系统如何利用经验（通常是数据）来提高特定任务的性能。它结合了统计学、数据挖掘和优化的思想。通常，它是被用作实现人工智能解决方案的一种手段。表示学习作为机器学习的一类，其研究的重点是...
280549x49x3217x17x32训练图像：255x255x3★33x33x149x49x32CNNCNN作物相关滤波器基于相关滤波的跟踪端到端表示学习杰克·V·阿尔马德雷·卢卡·贝尔蒂内特 和亨利·安德里亚 ·V·埃达尔迪·菲利普·H·乔。...
阵列11（2021）100078基于进化算法的肝活检图像脂肪变性患病率分类和量化的AlexandrosArjmand a，**，Vasileios Christou a，Ioannis G. Tsoulos a，Markos G. 齐普拉斯b，亚历山德罗斯·TTzallasa，*，Christine ...
2740基于序列域自适应网络的文本图像鲁棒识别张亚平1，2，聂帅1，刘文举1，徐兴3，5，张东祥4，5，沈衡涛31中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室（CASIA）2中国科学院大学（UCAS）3电子科技大学计算机科学...
FPGA 设计过程中的不同抽象层级:其中最底层的抽象（结构性的）涉及到对底层硬件单元直接的例化，比如逻辑门，甚至是更 底层的 LUT 或者触发器。设计者更常用的是在“寄存器传输级（Register Transfer Level，RTL）”...
近年来，很少有人提出用小样本学习（FSL）来解决这一问题。利用先验知识，FSL可以快速地推广到只包含少量有监督信息样本的新任务。在本文中，我们进行了一个彻底的调查，以充分了解FSL。从FSL的形式化定义出发，我们...
1一种多标记零触发学习东北大学huynh. husky.neu.eduEhsan Elhamifar东北大学[email protected]摘要在这项工作中，我们开发了一个共享的多注意力模型的多标签零射击学习。我们认为，设计注意力机制来识别图像中的...
虽然深度学习方法已经开始通过图像平滑来探索结构保留，但现有的工作尚未正确解决纹理问题。为此，我们通过将自然纹理与干净的仅结构图像混合来生成一个大型数据集，并使用它来构建一个纹理预测网络（TPN），该网络...
生物和医学技术的进步为我们提供了爆炸性的生物和生理数据，如医学图像、脑电图、基因组和蛋白质序列。从这些数据中学习有助于理解人类的健康和疾病。基于深度学习的算法从人工神经网络发展而来，在从复杂数据中提取...
论文地址代码地址医学图像自动分割是医学领域的一个重要课题，也是计算机辅助诊断范式的一个重要对应。U-Net是最广泛的图像分割架构，由于其灵活性，优化的模块化设计，并在所有医学图像模式的成功。多年来，U-Net...
学习动态记忆网络的目标跟踪杨天宇[0000 - 0002 - 9674 - 5220]和安东尼B. 陈[0000−0002−2886−2513]香港城市大学计算机科学系，中国香港[email protected]网站，[email protected]抽象。模板匹配...
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