self-training | 域迁移 | source-free(第二篇) 上图展示了source-free domain adaptation和一般的DA的区别。在之前的两篇source-free的论文中已经反复讲解,不再赘述。 1 方法 这文章也是使用Positive learning和Negative Learning的方法。 方法名称:Source-Free domain adaptive Semantic Segmentation (SFSS) 1.1 Not...
self-training | 域迁移 | source-free(第二篇) 0 综述 上图展示了source-free domain adaptation和一般的DA的区别。在之前的两篇source-free的论文中已经反复讲解,不再赘述。 1 方法 这文章也是使用Positive learning和Negative Learning的方法。 方法名称:Source-Free domain adaptive Semantic Segmentation (SFSS)...
目的:achieve a performeance comaprable with a fully supervised baseline given theextremely-sparse annotations。【弱监督下的点云语义分割】。 实验所采用的数据集:ScanNet-v2 S3DIS 基本流程: 对数据集进行super-voxel partition。然后“One Thing One Click” :对每个实例选一个点进行标注;对一个点标注实质上...
Self-Supervised Learning for Pre-training on Speech Recognition 自监督预训练语音识别模型综述(二) 近年来,文本方面的Self-supervisedLearning框架趋于成熟,使用Transformer的各种变种进行文本embedding成为了预训练的主流做法。在语音方面,也出现了很多工作。本文梳理了ASR预训练的主流模型。 上一篇文章讲解了对比损失框架...
在各种任务中,具有神经调节可塑性的进化网络表现优于非神经调节和不可塑性网络(例如Soltoggio et al., 2008; Risi&Stanley, 2012; 有关综述,请参见Soltoggio et al., 2017)。进化网络中神经调节的主要重点是减轻灾难性遗忘,也就是说,允许神经网络学习新技能而不会覆盖以前学习的技能。通过仅在与当前正在执行...
冬.当代 大学生公共 意识 与公 共精神研 究综述[ J] .当代教 育论坛 ,2012(2 ) :l 14 一l 18. [4 ] 林 蕃.学校 思想道德教 育过程辩证性探析 [J ].龙岩学 院学报 ,2011(6) :109 —112 . [5 ] 胡景 明.大学生 自主管理研 究[ D] .长春 :吉林 大学硕士论 文,2007 :16 —17. [...
作者认为,该方法对低亮度图像的获取没有任何依赖,且训练过程完全self-supervised,因此本文提出的方法具有良好的泛化能力,即使预训练的网络对于新的环境结果不是很好,也可以通过重新训练或者微调的方式改善。 基于最大熵的Retinex模型,其理论来源如下,根据Retinex理论,图像可以分解成反射和照度部分,即...
Image caption——图像理解 文章目录 Image caption——图像理解 1、任务综述以及早期做法 2、从Encoder-Decoder结构谈起(前身) 3、Show and Tell: A Neural Image Caption Generator(image caption 开山之作) 1、任务综述以及早期做法 图像理解可以... ...
从数据集的角度可以分为:特定Graph数据上面进行预训练,然后应用在这个特定Graph上面的一些下游任务;不同领域Graph数据拿到一起进行预训练,然后应用在其他领域的图数据上面。 目前主要的出发点还是通过Graph数据本身的一些信号,比如节点特征,边特征,图级别特征作为自监督的信号来训练整个模型。 从模型的角度来说,主要有基...
Self-Supervised Learning for Pre-training on Speech Recognition 自监督预训练语音识别模型综述(一) BoJack 三流电脑维修员21 人赞同了该文章 近年来,文本方面的Self-supervised Learning框架趋于成熟,使用Transformer的各种变种进行文本embedding成为了预训练的主流做法。在语音方面,也出现了很多工作。本文梳理了ASR预...