数字病理切片及数据接口-3 (多分辨率Tif文件保存) 22:11 计算病理研究方向系列-I 计算病理:从识别到预测 46:23 计算病理研究方向系列-II 模型性能的强化(病理组学、网络结构、数据优化) 46:15 计算病理研究方向系列-III 模型性能的强化(辅助任务之多任务学习、迁移学习、流形学习) 43:36 计算病理与显微图...
任务间亲和度(Inter-Task Affinity),直白一点的讲的话,就可以理解为:在多任务学习中,用一个值来量化一个任务 对另一个任务 的正面或者负面影响。 那具体怎么衡量呢?在本文中,作者提出:用任务 对共享参数的梯度更新对另一个任务 的 loss 影响的程度来衡量两个任务的亲和度。 形式化地表达就是:考虑任务集合 ,...
近年来,多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)逐渐成为解决这一问题的有效途径,通过将人脸识别与脸部属性预测相结合,不仅提升了识别精度,还增强了模型的泛化能力。 多任务学习的优势 多任务学习是一种让单个模型同时学习多个相关任务的技术。在人脸识别领域,引入脸部属性(如性别、年龄、是否戴眼镜等)作为辅助任务,可以...
本文针对对话数据提出了一个包含四个辅助自监督任务的context-response匹配模型。通过主任务与辅助任务联合训练,该匹配模型可以有效地学习对话数据中包含的任务相关知识,并得到更好的回复选择结果。该模型在两个基准数据集上均取得了SOTA结果,实验结果表明,本文所提出的辅助自监督任务对多轮检索式对话的回复选择任务性能有...
小目标通常具有低分辨率和模糊不清的特点, 并容易受到遮挡和背景的影响, 导致难以实现准确且实时的小目标检测。为提升检测效果, 提出一种基于多任务学习的超分辨率辅助小目标检测算法Multi-YOLO。首先, 引入一个超分辨率辅助分支引导主干网络提取有效特征, 减少小目标信息丢失; 其次, 采用Anchor based协同监督Anchor free...
基于多任务学习的超分辨率辅助小目标检测 张天鹏, 韩晶, 吕学强 Super-Resolution-Aided Small-Target Detection Based on Multi-Task Learning ZHANG Tianpeng, HAN Jing, LÜ Xueqiang 计算机工程 . 2024, (9): 304 -312 . DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0069039...
小目标通常具有低分辨率和模糊不清的特点,并容易受到遮挡和背景干扰的影响,使得实现准确且实时的小目标检测仍然具有一定挑战.为提升该方面的检测性能,提出了一种名为Multi-Yolo的基于多任务学习的超分辨率辅助小目标检测算法.首先,引入一个超分辨率辅助分支引导主干网络提取有效特征,减少小目标信息丢失.其次,采用Anchor ba...
基于多任务学习CNN辅助T...rmer的手部mesh重建_谢苏 下载积分:2000 内容提示: 计算机应用研究 Application Research of Computers ISSN 1001-3695,CN 51-1196/TP 《计算机应用研究》网络首发论文 题目: 基于多任务学习 CNN 辅助 Transformer 的手部 mesh 重建 作者: 谢苏,张孙杰,王永雄,颜婷丽 DOI: 10.19734/j....
最后,发现部分影像特征在不同数据集的预测模型与生存模型具有一致性趋势,证明了球形度等特征的可重复性价值.通过新辅助化疗前的动态增强核磁共振影像预测所得的化疗疗效与退缩模式有作为预后标志物的价值,这可以在早期新辅助化疗过程中为医生临床诊断,判断预后,精准治疗中提供参考价值.同时,通过基因组学分析,研究发现不...
摘要 随着自动驾驶技术的发展,深度强化学习成为实现高效驾驶策略学习的重要手段。然而,实施自动驾驶面临着复杂多变的交通场景带来的挑战,并且现有的深度强化学习方法存在场景适应能力单一、收敛速度较慢的问题。针对此类问题,为提高自动驾...展开更多 With the development of autonomous driving technology,deep reinforcement...