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  • 至于什么样的情况需要专门设计小 样本学习算法,其实这是一个很实际或者很工业的问题,比如在医疗图像处理中解决很罕见的病变,样本量确实不够,我们想去学一个分类器就只能根据这个数据去设计小样本学习算法。...
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  • 本文提出了一种自监督同变注意力机制(self-supervised equivariant attention mechanism,简称SEAM),利用自监督方法来弥补监督信号差异。在强监督语义分割的数据增广阶段,像素层...
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  • 当前已有的工作多采用人脸区域分块、注意力机制等方法学习人脸局部区域的AU特征,这类方法在训练阶段需要利用精确标注的AU标签,由于目前业界发布的AU数据集人数及图像总量不足,采用监督学习方法训练得到的模型往往呈现出在特定数...
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  • 我们提出在基础的迭代式攻击方法上加入动量项,避免在迭代过程中可能出现的更新震荡和落入较差的局部极值,得到能够成功欺骗目标网络的对抗样本。由于迭代方法在迭代过程中的每一步计算当前的梯度,并贪恋地将梯度结果加到对抗样本上,使...
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  • 为了更深刻理解深度网络的本质特点,我们首先比较一下传统模型驱动的思路和端到端学习深度网络建模方法的区别与联系。具体来说:模型驱动方法通常首先利用领域知识为问题建立数学模型,进而通过特定的优化算法或求解策略得到模型的最优解...
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  • 近两年,在学术领域引起世界范围热切关注的,当属2016年AlphaGo大战李世石,以及随后AlphaGo与柯洁的人机大战。对这场围棋赛事的直播、解说、讨论热度等都丝毫不亚于今日大家对世界杯的关注。...
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  • 孙剑认为,计算机视觉简单讲就是使机器能看,旷视科技希望能够做到“赋能亿万摄像头”,让应用在所有领域的摄像头都具备智能,不管是在云、端还是在芯上。...
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  • 南开大学的程明明教授,介绍如何在没有人工标注的情况下,直接从Web中学习知识,对互联网图像实现像素级别的语义识别。...
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  • 在人工智能领域,机器学习研究与芯片行业的发展,即是一个相因相生的过程。自第一个深度网络提出,深度学习历经几次寒冬,直至近年,才真正带来一波AI应用的浪潮,这很大程度上归功于GPU处理芯片的发展。...
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  • 人类从少量样本中去思考,还能用这个做什么;而机器则是见到了上亿的数据,却希望下一个与之前的相似。...
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  • 深度学习自诞生之日起,即面临着黑盒智能、可解释性差等质疑, 发展至今,不可否认地带来了一波人工智能的发展热潮,然而正面临研究热情渐褪、算法红利逐渐消失等问题,整个学术界都在讨论,后深度学习时代,谁将是主宰。...
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  • 为了处理好视觉信息,我们引入结构化学习,学习输出结构化的信息在我们打开深度学习黑盒子的过程中是很重要的一环。我们期望利用对问题的理解,帮助我们在深度学习能达到的结果之上得到更多的改善。...
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  • 我们对过去一年和2018年目前发表在国际顶会上的有关网络加速和压缩的论文做了统计。由上图可以看出在CVPR2017有10篇关于网络加速和压缩的文章,到CVPR2018年增加到13篇文章,ICLR2017有12篇,ICLR...
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  • 在厦门大学那么小的研究组怎样能做一些跟别人不一样的事情呢?我们从思考现有算法的问题入手,思考除了精度之外还有哪些问题。其实如果大家看一下视觉搜索和识别的流程,从特征抽取、描述、到索引,都对系统紧凑性有很重要的要求,虽然目...
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  • 总而言之,GAN由最开始的随机噪声生成图片,逐渐在众多领域得到发展。有研究者使用GAN研究半监督学习问题,也有研究者进行图像到图像的生成探索,如给定轮廓图生成正常的图片,另外还有文本到图像的生成以及域自适应任务。...
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