原作者解析(含论文和代码链接): LeolhYang:CVPR 2023 | UniMatch: 重新审视半监督语义分割中的强弱一致性1 背景半监督学习 果哥在冲浪:半监督学习理论及方法的研究综述FixMatch 果哥在冲浪:FixMatch代码解析…
CVPR 2023 中的半监督学习: FixMatch 的升级版 UniMatch 前言 我们首先回顾下发表在 NeurIPS 2020 上的 FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence,FixMatch 是一种更轻量的半监督分类方法。如下图所示,FixMatch 首先使用模型(带标签数据训练后的)对弱增强的未标记图像进行预测,生...
To address these issues, we introduce Universal Matching Networks (UniMatch), a dual matching framework that integrates explicit hierarchical molecular matching with implicit task-level matching via meta-learning, bridging multi-level molecular representations and task-level generalization. Specifically, our ...
Overall UniMatch 结合上述的两个模块UniPerb和DusPerb,我们可以得到最终的UniMatch框架,如下图所示。针对无标签图像,UniMatch一共包括四个前向传播分支,其中有一个“干净”的分支来产生伪标签、一个特征层面的强扰动分支(作用于x^w的特征上),以及两个图像层面的强扰动分支(无特征扰动)。其中后三个分支用于网络的训...
代码链接:https://github.com/LiheYoung/UniMatch-V2 1. 摘要 半监督语义分割旨在从廉价的无标记图像中学习丰富的视觉知识,以增强语义分割能力。在最近的工作中,UniMatch通过放大弱到强一致性正则化的实践极大地改进了它的先例。后续工作通常遵循类似的管道,并提出各种微妙的设计。尽管取得了进步,但奇怪的是,即使在这...
代码链接:https://github.com/LiheYoung/UniMatch-V2 1. 摘要 半监督语义分割旨在从廉价的无标记图像中学习丰富的视觉知识,以增强语义分割能力。在最近的工作中,UniMatch通过放大弱到强一致性正则化的实践极大地改进了它的先例。后续工作通常遵循类似的管道,并提出各种微妙的设计。尽管取得了进步,但奇怪的是,即使在这...
UniMatch® Banded V-belts are available in Classical sections B, C and D, and feature the same premium construction as the individual belt, bonded together with a fabric-neoprene top band. These belts are often used on vertical shafts and where belt vibration, whipping, and turn-over must ...
Overview UniMatch Double-V Specially designed for serpentine and reversing drives, Double V-belts transmit power from both sides of the belt. Download Catalog Features Specially designed for serpentine and reversing drives, Double V-belts transmit power from both sides of the belt. Polyester ...
这项工作提出了一个统一模型 UniMatch 来解决三个稠密感知任务:光流、立体匹配和深度估计。作者的主要观察在于这三个任务可以通过一种显式地稠密特征匹配框架来进行统一,进而这一问题被转化为提取任务无关的、判别能力强的特征来进行匹配。为此,文章提出采用 Transformer,尤其是 cross-attention 来实现。其中 cross-atten...
简介:UniMatch项目原作解读:统一光流、立体匹配和深度估计三个任务 从二维图像中理解场景的三维结构和运动信息是计算机视觉领域的一项核心研究目标,也是许多实际应用的基石。近年来,许多不同的网络结构被提出来解决几何和运动相关的任务,如深度估计、立体匹配和光流等。然而,现有的工作大多致力于设计特定的网络结构来独立解...