为了应对不平衡问题,有人提出了一些针对two-stage目标检测器的实例挖掘方法[1, 2, 6, 7]。所有这些方法都是针对two-stage检测器的,因为它们是基于RoI Pooling阶段的输出。因此,这些方法并不适用于单次shot的目标检测器。不幸的是,单次shot目标检测器的先驱例子[3, 8, 9, 10],并没有解决这个问题。除了不平衡...
one-shot实例分割的关键思想是根据某个目标类别的单一视觉实例来检测和分割目标实例。因此,我们的系统必须处理任意的、可能是以前未知的目标类别,这些类别仅通过单一的参考图像来定义,而不是在训练期间提供大量标注数据的固定类别集。为了解决这个问题,我们采取了一种度量学习的方法:我们学习场景中参考和图像区域之间的相似...
什么是ONE SHOT? | 摄影入门100问 本文综合自网络,仅供学习交流 ___ Q :什么是ONE SHOT? A:ONE SHOT单次自动对焦模式是普通摄影爱好者最常用到的一种对焦模式,它适合拍摄静止或移动速度较慢的对象。 例如,日常拍摄的风光、人像、静物等题材都可以采用这种对焦方式。 对于初学者来说,这也是最基础的对焦方式,需...
用单反这么久,许多人对ONE SHOT、AI FOCUS、AI SERVO这三种对焦模式还云里雾里,说明书讲得不清楚,网上的解释也不统一,容易让初学摄影的人误解。 误解一、认为AI FOCUS与AI SERVO只有在多点对焦的情况下才起作用,而选择单点对焦不起作用。 误解二、认为AI FOCUS与AI SERVO只有中间对焦点起作用,其他的对焦点无效。
ONE SHOT的缺点 如果说ONE SHOT单次自动对焦模式的优势在于可控性,那么它的劣势就在于,当我们半按快门完成对焦后,如果主体与相机之间的距离发生改变,那么在最终的照片中就会出现对焦不实的问题,因为相机认为对焦工作已经完成,不会再次对这一结果进行检查。
相比起 One-shot imitation learning 的开山之作的概念性模型 [1],这里实际中利用了视觉像素输入,解决了单样本模仿学习中处理多阶段复杂视觉任务的问题。即针对一条原始演示视频(没有经过任何预标记处理的执行整个任务的未剪辑原始视频),通过有效利用子任务的演示数据和其他对象信息等,完成模仿学习。本文使用元学习方法...
来源:Coursera吴恩达深度学习课程 人脸识别所面临的一个挑战就是需要解决一次学习问题(one-shot learning problem),这意味着在大多数人脸识别应用中,你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人。而历史上,当深度学习只有一个训练样例时,它的表现并不好,让我们看一个直观的例子,并讨论如何去解决...
You have one shot. 你只有一个机会。 就像参加日本的“火焰挑战者”节目,奖金虽高,但挑战的机会只有一个,这时候主持人就可以对参赛者说You have one shot.表示对方只有一个机会。 这里的shot指得就是玩像篮球这样必需投射得分的运动时,只有一球可投的意思,所以You have one shot.就引申为“你只有一个机会”...
相比起 One-shot imitation learning 的开山之作的概念性模型 [1],这里实际中利用了视觉像素输入,解决了单样本模仿学习中处理多阶段复杂视觉任务的问题。即针对一条原始演示视频(没有经过任何预标记处理的执行整个任务的未剪辑原始视频),通过有效利用子任务的演示数据和其他对象信息等,完成模仿学习。本文使用元学习方法...
三、Zero shot实例分割 研究者提出了一个新的任务称之为零样本实例分割(Zero-Shot Instance Segmentation)——ZSI。ZSI的任务要求在训练过程中,只用已经见过并有标注的数据进行训练,但在测试和推理时能够同时分割出见过和没见过的物体实例。 首先用数学语言对该任务进行描述,然后提出了一个方法来解决ZSI的问题。新方法...