如果所有的instance都被标记为negative,那么这个包就是negative,反之这个包为positive。 详细介绍可以去看看这篇文章,或许有所启发:索马里的海带:Multi-Instance Learning(多示例学习)综述 我认为这样的学习是进步的,相比与原来的整个数据的学习,muti-shot学习已经开始进入学习一个数据的哪些特征是有助于下游任务的。 进入...
【强化学习RL2】经典综述A Survey of Zero-shot Generalisation in Deep Reinforcement Learning 执笔仗剑走天涯 强化学习、持续学习与机器人7 人赞同了该文章 目录 收起 A Survey of Zero-shot Generalisation in Deep Reinforcement Learning Abstract 1. Introduction 3. Formalising Zero-shot Generalisation In ...
综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
近年来,零样本学习(ZSL,zero-shot learning)已经在大量的任务中受到了广泛的关注。本文为大家带来了南洋理工大学的零样本学习最新综述,希望对大家有所帮助。A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications
(1)研究了如何利用大量预训练的ViL模型进行未修剪视频中的zero-shot时序动作定位(ZS-TAD)的问题。 (2)提出了一种新的one-stage分类定位模型STALE,该模型在并行分类和定位设计的同时引入了一个可学习的class-agnostic掩码组件,以实现zero-shot迁移到未见过的类。为了增强跨模态任务的自适应能力,在Transformer框架中引...
2019年冀中等人在综述文章中将零样本分类的定义分为广义和狭义两种: 零样本分类的技术目前正处于高速发展时期, 所涉及的具体应用已经从最初的图像分类任务扩展到了其他计算机视觉任务乃至自然语言处理等多个相关领域. 对此, 本文将其称为广义零样本分类. 相应地, 我们将针对图像分类任务的零样本分类任务称为狭义零样本...
Rerender A Video: Zero-Shot Text-Guided Video-to-Video Translation http://t.cn/A6poibu3 ChatPaper综述:本文论述了文本驱动的视频转换存在的挑战,并提出了一种新颖的零样本文本驱动视频转换框架,该框架包...
2019基于深度学习的图像超分辨率文献综述:Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey image prior,” in CVPR, 2018. 目前大量的SR方法都是使用MatlabBicubic方法获得LR图像,用LR-HR作为SR网络的训练数据,这样SR问题会变成预先定义...依赖的图像质量评价方法是有很大需要的。 4.UnsupervisedSuper-resolution(...
一些好的综述 (读过) Recent Advances in Zero-Shot Recognition Zero-Shot Learning—A Comprehensive Evaluation of the Good, the Bad, and the Ugly Knowledge-aware Zero-Shot Learning: Survey and Perspective 分类:零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL) ...
目前零样本学习主要是基于预训练微调,然而预训练模型微调的主要方法是Prompt和Adaptor。其中基于Prompt的模型微调方法对模板设计依赖度极高。那么,「今天给大家分享的这篇文章抛弃模板设计,采用正则表达式挖掘prompt示例进行模型微调,同样得到了非常棒的结果」。