陶}@ sydney.edu.au摘要深度度量学习，其中损失函数起着关键作用，已被证明在视觉识别任务中非常有用。然而，现有的深度度量学习损失函数，如对比损失和三重损失，通常依赖于精心选择的样本（对或三重）来快速收敛。...
”深度度量学习 损失函数 元组余量损失 视觉识别任务 改进效果“ 的搜索结果
Konstantin Kobs Michael Steininger Andrzej Dulny Andreas Hotho维尔茨堡大学德国{kobs，steininger，dulny，hotho} @ informatik.uni-wuerzburg.de摘要最近的研究表明，许多深度度量学习损失函数在相同的实验条件...
深度学习入门-Python语言学习-06列表和元组-入门学习
3238深度度量学习Sungyeon Kim Dongwon Kim Minsu Cho Suha Kwak POSTECH，Pohang，Korea{tjddus9597，kdwon，mscho，suha.kwak}@ postech.ac.kr摘要现有的度量学习损失可以分为两类：基于对的损失和基于代理的损失...
具有分层三重丢失的WeifengGe1， 2， 3， Weilin Huang1，2，Dengke Dong1...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。我们的主要贡献是两方面的。(i)我们构建了一个
4815信噪比：一种用于深度度量学习的鲁棒距离度量袁...已经提出了许多深度度量学习方法来构建损失函数的有效结构，并且已经显示出有希望的结果，这些方法确保相似的本文与传统的损失结构学习方法不同，提出了一种基于信
了解几个简单的构造函数，如何修改元组，访问元组，遍历元组，了解元组的内置函数，len()，计算元组个数，元组的最大、最小值，tuple()将列表转化成元组
1超越二进制监督的Sungyeon Kim<$Minkyo Seo<$Ivan Laptev<$Minsu Cho<$...这样的二进制指示符仅覆盖受此启发，我们提出了一种使用连续标签进行深度度量学习的新方法首先，我们提出了一个新的三重损失，允许标签空间
72- -硬感知深度度量学习郑文钊1，2，3，陈照东1，陆继文1，2，3，周杰1，2，31清华大学自动化系2智能技术与系统国家重点实验室3北京国家信息科学技术研究中心[email protected];chenzd15@mails....
一种对抗性的硬三重态生成Yiru Zhao1，2...虽然深度神经网络在许多视觉识别和图像检索任务中表现出了竞争力，但主要挑战在于区分来自不同类别的相似图像（即，硬否定示例）同时聚类来自相同类别的具有大变化的图像（即
然而，度量学习的传统损失通常抑制类内变化，这可能有助于识别未见过的类的样本。为了解决这个问题，我们建议自适应学习的特征，从不同的方面来模拟类间和类内分布的图像的合奏我们进一步采用一个关
3741基于点到集相似度的深度特征学习用于人物再识别周三平，王进军，王佳云，龚一红，郑南宁西安交通大学人工智能与机器人研究所摘要由于视角变化、背景干扰、光照条件变化和相互遮挡等原因，人的外观会发生显著变化...
Stefanie Jegelka2，Vivek Rathod1和Kevin Murphy11Google Research，2MIT1{hyunsong，rathodv，kpmurphy}@ google.com，[email protected]摘要使用深度网络以端到端的方式学习图像相似性度量在然而，目前的方法...
4302关键帧选择视觉里程计我 It−1我不电话+1IpIn面向单目深度SLAM的关键帧检测和视觉里程计的无监督协同学习路胜1徐丹2欧阳万里3王晓刚41北京航空航天大学软件学院2英国牛津大学3悉尼大学，SenseTime计算机视觉研究...
11416基于多动态注意学习深度局部特征的大规模图像检索吴辉1王敏2周文刚1，2李厚强1，21中国科学技术大学电子信息系统部中国科学院GIPAS技术重点实验室2合肥综合国家科学中心人工智能研究所[email protected]....
A Survey on Deep Hashing Methods 综述：深度哈希方法 摘要 最近邻搜索是寻找数据库中的数据点，使它们到查询的距离最小，这是计算机视觉、推荐系统和机器学习...在损失函数的基础上，将深度监督哈希方法按照相似度...
已经表明，事件本身可以用于最终任务学习，例如语义分割，基于类似编码器-解码器的网络。然而，由于事件是稀疏的并且主要反映边缘信息，因此仅依靠解码器难以恢复此外，大多数方法仅诉诸于像素级损失来进行监督，这...
随着基于对的度量学习损失[5，36，25，21]的显着成功，最近的工作[44，9，42]提出了使用度量学习损失上生成的合成点进行增强和推广。然而，这些方法需要额外的生成网络以及主网络，这可能导致更大的模型大小，更慢的...
CVPR论文列表，中英对照
10316基于边缘损失的Elad Levi1，Tete Xiao2，Xiaolong Wang3，TrevorDarrell1，21 Nexar，2UC Berkeley，3UC San Diego摘要度量学习寻求视觉上相似的实例接近而不相似的实例分开的感知嵌入，但是当类内样本的分布...
AAAI2020论文列表（中英对照）
软计算快报2（2020）100002区间值数据Justin KaneGunn，Hadi Akbarzadeh Khorshidi，Uwe Aickelin墨尔本大学计算机与信息系统学院，VIC 3010，澳大利亚aRT i cL e i nf o关键词：相似度量模糊逻辑区间一致法区间值...
计（PWVO），这是一个密集的预测任务，评估其输入观测中每个像素的平移和旋转值。PWVO采用不确定性估计来识别输入观测中的噪声区域，并采用选择机制来整合基于估计的不确定性图的逐像素预测以导出最终的平移和旋转。...
安德森@ gatech.edu{xwang，william}@ cs.ucsb.edu摘要机器人技术的长期挑战之一是使机器人能够通过自然语言与视觉世界中的人类进行交互要克服这一挑战，需要有能力执行各种各样的复杂任务，以响应来自人类的
Hei Ng谷歌研究[email protected]保罗·纳采夫Google [email protected]摘要表示学习被广泛应用于多媒体数据的各种任务，例如，检索和搜索。学习有用表示的一种方法是利用例子之间的关系或相似性。在这项工作...
直接面对事实：学习知识库检索的事实可视化问题回答放大图片作者：Alexander G.Schwing伊利诺伊大学香槟分校{medhini2，aschwing}@ illinois.edu抽象。问题回答是一个重要的任务，自主代理和虚拟助理一样，并被证明...
1信念传播重新加载：用于标记问题的BP层学习Patrick [email protected]克里斯蒂安·索尔曼1christian. icg.tugraz.at亚历山大·谢霍夫佐夫[email protected] Fraundorfer1...
4371增量学习在图像标签语义分割中的Fabio Cermelli*1，2，Dario Fontanel*1，Antonio Tavera*1，Marco Ciccone1，BarbaraCaputo11 Politecnico di Torino，2意大利理工{first.last}@ polito.it摘要尽管现有的语义...
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