TokenMixup主要是基于Transformer中自有额attention机制计算每个图像token的显著性的,attention打分越高,显著性越强。再基于这个显著性结果,最大化整个batch数据mixup后的整体显著性。同时,会将已经比较难的样本过滤掉不进行mixup。 10. 总结 本文介绍了CV领域9篇Mixup相关工作,从这些文章中可以看出Mixup数据增强方法的发展...
3.2 RankMixup 首先使用单个混合增强样本描述框架,并提出一个可以处理多个增强样本的通用版本。 Single mixup-augmented sample mixup增强可以解释为原始样本 xi 和来自另一个样本 xj 的噪声的组合,其中噪声程度由混合参数λ 确定。 这表明 DNN 在预测增强样本的类别时会受到附加样本带来的不确定性,从而使识别增强样本...
比如通过标准方法或先进的训练方法与原始样本联合进行训练,也有基于混淆(mixup)插值文本和标签进行增强。 Mixup及其变体训练算法成为计算机视觉中常用的正则化方法,用来提高神经网络的泛化能力。混合方法分为输入级混合和隐藏级混合( hidden-level mixup),两者取决于混合操作的位置。输入级混合是一种比隐藏级混合更普遍的方...
最近工作的视频讲解来啦～大佬们多多关注鸭～～～Title: Meta-FDMixup: Cross-Domain Few-Shot Learning Guided byLabeled Target Data. (ACM MM 2021)Paper Link: https://arxiv.org/abs/2107.11978Code Link: https://github.com/lovelyqi, 视频播放量 2057、弹幕量 0
Mixup，一种源自CV领域的数据增强技术，如今已扩展至NLP、时间序列预测等多个领域，成为提升模型性能的利器。本文将带你从CV领域深入了解Mixup的演进与发展，通过9篇相关顶会论文，揭示Mixup数据增强技术的脉络。1. Mixup Mixup的实现原理极为简单，通过随机选取两个训练样本的向量及其对应的标签，利用线性...
Mixup是一种起源于计算机视觉领域的数据增强技术，目前已经在计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测等多个领域得到了广泛应用，成为了一种提升模型性能的有效工具。本文将从CV领域出发，介绍9篇Mixup相关论文，帮助读者了解Mixup数据增强技术的发展脉络。1. Mixup：Mixup的实现方法简单，通过随机选择两个训练...
Mixup数据增强/增广和半监督论文导读 1.简介 为了回答如下问题,我们进行了论文的阅读和分析: 1.数据增强和半监督有什么联系? 2.现在的数据增强算法背后有一些什么假设或者理论支持? 3.现在的半监督算法背后有一些什么假设或者理论支持? 如果回答了1,2和3的答案也就有了。
实际就是正常训练(不mixup)+mixup(正则项)有机组合. 想看不正经的CE是cross entropy beta的阿尔法取大一点更好. 差值更大,产生更加困难的样本让模型学习. 希望模型对此输出高熵. --- 实验 baseline:对于干净样本很sharp,但是对于混淆图像也很sharp,只有很混淆的时候稍微不确定了点. mixup:哪怕我给比较干净的样...
用mixup模块来混合利用这两个unbalanced并且disjoint的数据; 用disentangle模块来抽取出domain相关的特征和domain无关的特征,最后仅用domain无关的特征进行分类。 4.2 overall framework 整体的网络框架图如下所示: overall framework 文章主要包括以下五个模块:
To address these challenges, we advocate "mixup your own contrastive pairs for supervised contrastive regression", instead of relying solely on real/augmented samples. Specifically, we propose Supervised Contrastive Learning for Regression with Mixup (SupReMix). It takes anchor-inclusive mixtures (mixup...