2021.11.24特征一致性损失

原创 已于 2023-01-08 17:05:38 修改 · 3.1k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#bug #深度学习 #自动驾驶

于 2021-11-24 11:17:50 首次发布
本文介绍了ICCV2021上关于广义Zero-Shot语义分割的研究，通过联合嵌入空间将语义关系迁移；同时回顾了CVPR2021上Kakao提出的SCRL，其在自监督学习中表现出色，超越了其他主流网络。
最低0.47元/天 解锁文章
【深度学习】介绍六大类损失函数（九）
florrie
03-24 1万+
文章目录 写在最前面的话：本文主要整理深度学习中的损失函数，从原理到作用，详细了解损失函数。
【解纠缠表示：图像增强】
weixin_43690932的博客
12-09 4386
仅供自己参考
突破修复边界：LaMa特征匹配损失让图像无缝衔接
最新发布
gitblog_00426的博客
09-15 930
你是否遇到过这样的尴尬：用图像修复工具去除照片中的路人后，修复区域与周围环境总有明显"割裂感"？物体边缘模糊、纹理不一致、色彩过渡生硬——这些问题的根源在于传统修复算法难以保证修复区域与原图的特征一致性。今天我们将深入解析LaMa（Large Mask Inpainting）项目中革命性的特征匹配损失（Feature Matching Loss）技术，看它如何通过精妙的特征对齐机制，让图像修复实现...
Disentangled Representation：IVIF
weixin_43690932的博客
11-13 1633
解纠缠好难呀！
核极一致性损失
weixin_42587866的博客
12-25 171
核极一致性损失(Nuclear Polarization Consistency Loss)是一种机器学习中的损失函数，主要用于处理半监督学习问题。 在半监督学习中，我们常常会有大量的未标记数据，但只有少量的标记数据。这时候，我们就需要利用这些未标记数据来帮助我们训练模型，以便让模型能够更好地预测未知数据的标签。 核极一致性损失就是专门用来处理这种情况的损失函数，它能够有效地利用未标记数据来帮助模...
ACL-gan对抗一致性损失
tianyunlinger的博客
08-06 1971
对抗性一致性损失与周期一致性损失的比较。蓝色矩形和绿色矩形分别表示图像域S和T。矩形内的任意点表示该域中的特定图像。(右):给定源图像xS，周期一致性损失要求将图像翻译回来，ˆxS，应该与源图像xS相同。(左):给定源图像xS，我们合成多模态图像在其邻域分布xa，分布¯xT在 目标域XT，以及分布ˆxS从¯XT翻译而来。分布由蓝色和绿色的圆圈表示。我们不要求将图像翻译回xˆS作为特定的图像，而是将ˆxS和属于xS的分布之间的距离最小化，这样一个特定的ˆxS可以是xS周围的任何点。通过这样做，我们鼓励x¯..
精选资源
UL 1449-2021.pdf
07-13
- 对45.1.11条款的澄清，涉及电流测试后的泄漏和接地连续性测试。 - 对45.2.5和45.3.4条款的修订，涉及热响应装置。 - 对47和48节标题的澄清。 - 对52.11条款的修订，加入了聚合物外壳的考虑。 - 第59.1条款的编辑性...
银行贷款合同范本2021.docx
11-27
【银行贷款合同范本2021.docx】是一份重要的法律文件，它详细规定了贷款方（银行）与借款方之间的权利义务关系。以下是合同中的关键知识点： 1. **违约金**：合同中提到，如果任何一方在合同执行期间擅自解除合同，...
房产抵押贷款合同2021.doc
10-19
这些条款确保了借贷过程的公正性和安全性，同时也明确了借贷双方的权利和义务，为可能出现的问题提供了法律依据。在实际操作中，双方应仔细阅读合同条款，确保理解并同意所有条件，以避免未来可能的纠纷。
仓库管理员个人总结2021.doc
10-14
此外，定期对库存物资进行盘点，保证账、物、卡的一致性，以符合5S管理要求。 2. **仓库收货员工作**：在物料进仓时，收货员需核对送货单、合格证等，拒收不合格或手续不全的物资。收料单的填写要求准确无误，供应...
【色彩一致性损失：场景亮度解纠缠网络：纹理-对比度增强网络：IVIF】
weixin_43690932的博客
12-12 8116
仅供自己参考
ACL-GAN:使用对抗性一致性损失的未配对图像到图像翻译，ECCV 2020
03-21
纸 赵一豪，吴瑞海，董浩， ，ECCV 2020 代码用法 对于环境： conda env create -f acl-gan.yaml 对于数据集：数据集应以以下格式存储： \数据集 | \火车 | | \ trainA | | \ trainB | \测试 | | \ testA | | \ testB 为了训练： python train.py --config configs/male2female.yaml 测试： python test.py --config configs/male2female.yaml --input inputs/test_male.jpg --checkpoint ./outputs/male2female/checkpoints/test.pt 实验结果 消融研究 男对女 摘除眼镜 自拍照到动漫 有关更多结果，请参阅我们的论文。
总结 | 计算机视觉领域最常见几中损失函数
Arthur_Holmes的博客
04-05 4018
原标题：总结 | 计算机视觉领域最常见几中损失函数 作者： Sowmya Yellapragada 编译：ronghuaiyang 导读 损失函数在模型的性能中起着关键作用。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。 计算机视觉是计算机科学的一个领...
使用 Google Cloud 上的 tf.Transform 对 TensorFlow 管道模式进行预处理
weixin_34077371的博客
09-30 242
文 / Matthias Feys，ML6 首席技术官 来源 | TensorFlow 公众号 机器学习模型需要数据来训练，但是通常需要对这些数据进行预处理，以便在训练模型时发挥作用。这种预处理（通常称为 “特征工程”）采用多种形式，例如：规范化和缩放数据，将分类值编码为数值，形成词汇表，以及连续数值的分级。 在生产过程中利用机器学习时，为了确保在模型的离线培训期间应用的特征工程步骤与使用模型用于...
自监督论文阅读笔记 S3Net：Self-supervised Self-ensembling Network for Semi-supervised RGB-D Salient Object Det
YoooooL_的博客
06-01 1164
通过利用未标记数据和探索一种自监督学习机制，提出了一种用于半监督RGB-D显著目标检测的自监督自集成网络（S3Net）。 具体而言，本文首先通过开发 一系列三层跨模型特征融合（TCF）模块来利用深度和RGB模式之间的互补信息，并制定一个辅助任务来预测自监督的图像旋转角度，从而构建一个自导卷积神经网络（SG-CNN）作为基线模型。然后，为了进一步探索来自未标记数据的知识，我们将SGCNN分配给 学生网络和教师网络，并鼓励这两个网络的显著性预测和自监督旋转预测在未标记数据上保持一致...
深度学习中的损失函数
qq_34034469的博客
03-20 4337
目录损失函数Pixel-wise损失函数L1损失函数和L2损失函数交叉熵损失函数Perceptual损失函数content-style损失函数GAN损失Min-Max损失函数循环一致性损失正则化L1正则化L2正则化平衡多个lossBayesian框架focal loss 损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下...
NLP文本分类 落地实战五大利器！
Kaiyuan_sjtu的博客
09-10 2741
作者|周俊贤整理|NewBeeNLP文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一，也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用，本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问...
CycleGAN
weixin_43845922的博客
10-12 986
通过这些损失函数的组合，CycleGAN能够在没有成对训练数据的情况下学习从一个域到另一个域的转换。生成器学习如何将图像从一个风格转换到另一个风格，而判别器则确保生成的图像尽可能地接近目标域的真实图像。循环一致性损失确保了转换过程的可逆性，从而使得网络能够学习到高质量的转换。CycleGAN的完整实现相对复杂，并且需要大量的代码。但是，我可以提供一个简化的Python示例，使用PyTorch框架来展示CycleGAN的核心概念。这个示例将包括定义生成器和判别器的基本结构，以及训练循环。
【转载】自监督学习详细介绍（学习笔记）
qq_39792012的博客
06-03 3996
一、相关文献： fast.ai上面关于自监督学习的资料：Self-supervised learning and computer vision. GitHub上面每年使用自监督学习的论文列表：Awesome Self-Supervised Le...
win11 ltsc 2021
02-16
### Windows 11 LTSC 2021 版本特性 Windows 11 LTSC (Long-Term Servicing Channel) 2021 提供了一系列针对企业和特定用户的优化和改进。该版本专注于提供长期的支持和服务，确保系统的稳定性和安全性。 #### 稳定性与支持周期 LTSC 2021 的生命周期长达十年，在此期间内不会引入新的功能更新，仅会发布安全补丁和支持修复程序。这使得系统能够在整个生命周期内保持高度的稳定性和一致性[^1]。 #### 功能锁定 不同于常规通道中的频繁更新，LTSC 2021 发布后其核心功能和技术栈将被固定下来不再改变。这意味着一旦部署完成，用户可以依赖于一致的操作环境而不必担心因升级带来的不兼容问题[^2]。 --- ### 安装指南 #### 下载源选择 为了保障安装文件的安全可靠，应优先考虑通过官方渠道获取镜像文件。可以从微软官网或其他认证合作伙伴处获得正版ISO镜像链接并验证校验码以确认无误后再继续操作[^3]。 #### 数据保护措施 在执行全新安装前务必做好现有资料备份工作，尤其是对于硬盘上存储的重要文档和个人设置等内容要特别留意保存至外部介质中以免造成不可逆的数据损失风险。 #### 硬件检测准备 提前查阅目标计算机的具体配置参数并与官方公布的最低/推荐规格对比分析是否存在差距；必要时可借助第三方工具辅助判断是否满足运行条件从而减少后续可能出现的技术难题。 ```bash # 使用PowerShell命令检查当前操作系统位数及版本号 (Get-WmiObject Win32_OperatingSystem).OSArchitecture [System.Environment]::OSVersion.VersionString ``` #### 正式安装流程 启动电脑进入BIOS界面调整启动顺序使光驱或U盘成为首选项以便加载安装介质； 按照屏幕提示逐步完成语言设定、分区规划以及接受许可协议等环节直至成功引导到桌面为止。 --- ### 系统要求 | 参数 | 最低要求 | | --- | --- | | 处理器 | 1 GHz 或更快的处理器，具有两个或更多内核，支持64位指令集(CPU级别IA-64)| | RAM | 8 GB以上内存 | | 存储空间 | 至少64GB可用磁盘空间用于安装 | | 显卡 | DirectX 12或更高版本兼容显卡 |
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值