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论文阅读:《Active Learning by Feature Mixing》CVPR 2022

Sumamry 主动学习是再一堆无标签数据中,选择最有价值的样本来减少标记的工作量。主动学习策略包含 无标签实... » 阅读全文

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guodong 发布于 10月前
论文阅读:《Causality Inspired Representation Learning for Domain Generalization》CVPR 2021

博客重启 随着443端口突然解封,最终也有心情重新写起《论文阅读》系列了。 回首去年,搞了少样本学习,然后是无... » 阅读全文

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guodong 发布于 10月前
论文阅读:Impact of base dataset design on few-shot image classification ECCV2020

本文是一篇ECCV2020的论文,看标题应该是讨论的是base数据集对少样本学习的影响。 摘要 图片特征的质量... » 阅读全文

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guodong 发布于 2年前
论文阅读:Exploring Bottom-up and Top-down Cues with Attentive Learning for Webly Supervised Object Detection

只是arxiv上的文章 摘要:近年来,完全监督的对象检测取得了巨大的成功。 但是,需要大量的边界框注释来训练新... » 阅读全文

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guodong 发布于 3年前
论文阅读:Weakly Supervised Object Detection With Segmentation Collaboration

摘要:弱监督对象检测旨在根据给定的图像类别标签学习精确的对象检测器。 在最近流行的作品中,通常将这个问题表述为... » 阅读全文

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guodong 发布于 3年前
论文阅读:Activity Driven Weakly Supervised Object Detection cvpr2019

摘要: 监督不足的对象检测旨在减少训练检测模型所需的监督量。传统上,此类模型是从仅标有对象类而不是对象边界框的... » 阅读全文

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guodong 发布于 3年前
论文阅读:Object-Aware Instance Labeling for Weakly Supervised Object Detection iccv2019

摘要:弱监督目标检测(WSOD)受到越来越多的关注,其中仅对检测器进行图像级注释训练。 作为获得性能良好的检测... » 阅读全文

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guodong 发布于 3年前
论文阅读: Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization (cvpr2020)

摘要: 弱监督目标定位(WSOL)旨在仅使用图像级标签来定位目标。 先前的方法经常尝试利用特征图和分类权重来间... » 阅读全文

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guodong 发布于 3年前
论文阅读: Auto-FPN: Automatic Network Architecture Adaptation for Object Detection Beyond Classification

Auto-FPN: Automatic Network Architecture Adaptation for... » 阅读全文

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guodong 发布于 3年前
论文阅读:Unsupervised Feature Learning via Non-Parametric Instance Discrimination,CVPR2018

作者将这种直觉描述为实例级的非参数分类问题,并使用噪声对比估计来解决大量实例类带来的计算挑战。 实验结果表明,... » 阅读全文

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guodong 发布于 3年前
论文阅读:Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

文章地址:https://arxiv.xilesou.top/abs/1911.05722 作者提出动量对比度... » 阅读全文

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guodong 发布于 3年前
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