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原创 GCD——Generalized Category Discovery阅读记录
在本文中,我们考虑一个高度通用的图像识别设置,其中给定一组标记和未标记的图像,任务是对未标记集中的所有图像进行分类。在这里,未标记的图像可能来自标记的类或来自新的类。现有的识别方法无法处理这种情况,因为它们做出了一些限制性的假设,例如未标记的实例仅来自已知或未知类别,以及未知类别的数量是先验已知的。我们解决了更不受约束的设置,将其命名为“广义类别发现”,并挑战了所有这些假设。我们首先通过从新类别发现中获取最先进的算法并使其适应此任务来建立强大的基线。
2024-05-19 17:48:40
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原创 ORCA-OPEN-WORLD SEMI-SUPERVISED LEARNING阅读记录
解决开放世界SSL的关键挑战是既要从可见/标记的类中学习,也要从不可见/未标记的类中学习。这是具有挑战性的,因为与新类相比,模型在已知类上学习判别表示的速度更快。这导致与新类相比,已见类的类内方差较小。为了解决这个问题,我们提出了ORCA,一种利用不确定性自适应边界在训练过程中减小已知类和新类之间的类内方差差距的方法。
2024-05-18 22:01:33
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原创 Openmax——Towards Open Set Deep Networks阅读记录
深度网络在各种视觉识别问题上取得了重大进展,导致了高影响力的学术和商业应用。深度网络最近的工作强调,很容易生成人类永远不会将其分类为特定对象类别的图像,然而网络将这些图像分类为给定类别的高置信度-深度网络很容易被人类认为没有意义的图像所愚弄。深度网络的闭集性质迫使它们从导致此类工件的已知类中进行选择。现实世界中的识别是开放集的,即识别系统应该在测试时拒绝未知/未见过的类。我们提出了一种方法来适应深度网络的开放集识别,通过引入一个新的模型层,OpenMax,它估计输入来自未知类的概率。
2024-05-16 22:42:40
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原创 ADDA-Adversarial Discriminative Domain Adaptation阅读记录
对抗性学习方法是一种很有前途的训练鲁棒深度网络的方法,可以在不同的领域生成复杂的样本。尽管存在域移位或数据集偏差,它们也可以提高识别:最近引入了几种对抗无监督域适应的方法,这些方法减少了训练域和测试域分布之间的差异,从而提高了泛化性能。以前的生成式方法在产生引人入胜的可视化效果方面表现出色,但在区分性任务上并不理想,并且可能受限于较小的偏移范围。先验判别方法可以处理更大的域位移,但在模型上施加了绑定权重,并且没有利用基于gan的损失。
2024-05-13 22:43:02
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原创 DANN(RevGrad)-Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation阅读记录
性能最好的深度架构是在大量标记数据上进行训练的。在缺乏特定任务的标记数据的情况下,领域适应通常提供了一个有吸引力的选择,因为可以获得性质相似但来自不同领域的标记数据(例如合成图像)。在这里,我们提出了一种在深度架构中进行领域适应的新方法,该方法可以在来自源领域的大量标记数据和来自目标领域的大量未标记数据(不需要标记目标领域数据)上进行训练。随着训练的进展,该方法促进了“深度”特征的出现,这些特征(i)对源域上的主要学习任务具有区别性,(ii)对于域之间的转移具有不变性。
2024-05-09 17:34:14
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原创 MADA-Learning to Learn Single Domain Generalization阅读记录
目标是解决单域泛化问题:模型仅在一个源域S中训练,但要求在许多未见过的目标域T上泛化良好。受到许多最近成就的启发[36,56,24],这个具有挑战性的问题的一个有希望的解决方案是利用对抗训练[11,49]。关键思想是学习一个抗分布外扰动的鲁棒模型。T)]1其中D是测量域距离的相似性度量,ρ表示S和T之间的最大域差异。θ是根据任务特定目标函数Ltask优化的模型参数。minθθsupT。
2024-05-08 01:38:02
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原创 Unity3D 的scale参数居然可以是负数,还可以调整3D模型镜像!!!
Unity3D 的scale参数居然可以是负数,还可以调整3D模型镜像!!!网络上关于3D模型镜像的问题只有关于3Dmax软件的操作使用,在unity中只有靠后端调用来实现,于是这个镜像的问题折腾了我大半个月。导入工件的3D模型进入unity中,由于给的模型只有.ply格式的,所以需要转换为3ds、obj、dae等格式才能导入,转换后导入unity中与并导入实际相机参数,发现相机的preview与现实成像不同。检查发现是因为工件需要关于y轴镜像一下才能使得成像正确,起初使用windows自带的画图3D
2021-04-16 17:07:03
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原创 Vcpkg集成到Visual studio命令vcpkg.exe integrate install失败解决方法
Vcpkg集成到Visual studio命令vcpkg.exe integrate install失败解决方法安装完vcpkg后,将其集成到visual studio 2019中,按照官方文档成功应出现:但是我安装之后再powershell中尝试多次该命令都报如下错误:查找解决方法,在http://www.dtmao.cc/news_show_269400.shtml中提到设置Vcpkg的环境变量:如下图所示:再次在Powershell中输入命令即可成功:...
2021-01-29 10:51:34
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空空如也
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