摘要：本文提出了一个用于无监督视觉表征学习的动量对比方法（MoCo）。从将对比学习作为字典查询过程的角度来看，本文构建了一个由队列和移动平均编码器组成的动态字典。华为云社区《论文解读系列二十九：无监督视觉表征学习的动量对比》，作者：谷雨润一麦。摘要本文提出了一个用于无监督视觉表征学习的动量对比方法（MoCo）。从将对比学习作为字典查询过程的角度来看，本文构建了一个由队列和移动平均编码器组成的动态字
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摘要1.介绍2.统一检测2.1.网络设计2.2.训练2.3.推理2.4.YOLO的局限性3.与其他检测系统的比较4.实验4.1.与其他实时系统的比较4.2. VOC 2007错误分析4.3.结合Fast R-CNN和YOLO4.4. VOC 2012结果4.5.通用性：艺术品中的人检测5.野外实时检测6.总结 摘要我们提出一种新的目标检测算法——YOLO。以前有关目
前言ACM MM 2020录用的一篇文章。不使用任何真实的3D框来进行训练。通过采用归一化的点云密度来生成目标候选框。不过性能一般，算是第一个吃螃蟹的人MIT和微软合作的论文，模型简称为VS3D论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.13970.pdfCode地址：https://github.com/Zengyi-Qin/Weakly-Supervised-3D-Obje
Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild概述主要方法Image-level AdaptionInstance-level AdaptionJoint Adaption (consistency regularization) 文章参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/5947432概述
无监督学习是当今计算机视觉领域最困难的挑战之一。这项任务在人工智能和新兴技术中有着巨大的实用价值，因为可以用相对较低的成本收集大量未标注的视频。——————01 概述——————今天，我们介绍的这个技术在对单个图像中的主要前景目标进行检测的背景下，研究了无监督学习问题。我们训练student deep network预测teacher路径的输出，该路径在视频或大型图像集合中执行无监督的目标发现。该
原创
2022-10-07 10:48:59
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UDT是中科大、腾讯AI lab和上交的研究者提出的无监督目标跟踪算法。仔细阅读过这篇文章之后，写下一篇paper reading加深印象。无监督目标跟踪的“无监督”体现在：无需标注的视频数据训练。当然，首帧（模板帧）是需要标注的，这是目标跟踪的底线-_-论文最大的亮点是提出了“一致性损失”(consistency loss)，这也是UDT能够实现无监督跟踪的根本。我们先观察图(a)，#1表示的是
简介这篇论文的亮点在于通过无监督学习的方式来进行目标跟踪，且取得了与监督学习模型相当的精度。论文的基本思想是：首先将当前帧作为template frame,后一帧作为Search frame,从而得到响应，之后反过来，将后一帧作为template frame同时以预测结果作为其标签，然后当前帧作为Search frame预测当前帧的响应,然后通过计算和真实标签(高斯标签)之间的误差来训练模型。这就
文章目录监督学习算法1.定义2.分类回归问题分类问题无监督学习算法1.定义2.分类聚类机器学习算法中多种可...
原创
2022-07-29 11:04:42
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监督学习与无监督学习
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2018-07-26 11:06:08
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自理解机器学习的概念时，没有深刻理解监督学习和无监督学习的区别，在网上查找了部分资料，现在总结如下：总的来说，机器学习任务将根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习，这是最简单直接的区别。那么问题来了，什么是label呢，简单的讲字面意思是标签，实际的作用就是对数据的一种标注，就是学习时我们标注的target值。
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2018-10-05 08:23:44
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一、监督学习监督学习指学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程。根据在学习过程中所获得的经验、技能，对没有学习过的问题也可以做出正确解答，是监督学习的最终目标。简单来说，就是输入对象有明确期望输出值的学习过程。以人工神经网络算法为例，输入输出根据实际生产情况确定。为探寻转化原因，我们在输入层与输出层之间设置至少一层的隐含层，数据在层与层之间靠权重传递。我们训练输入层、
原创
2021-03-25 20:10:28
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机器学习：定义一、给予计算机能自我学习的能力而不是编程。定义二、对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习 监督学习在有监督的学习中，我们得到了一个数据集，并且已经知道正确的输出应该是什么样的，我们认为输入和输出之间
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2019-12-04 15:19:00
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通俗讲解监督学习与无监督学习
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2022-09-29 16:57:27
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监督学习是机器学习的类型，其中机器使用“标记好”的训练数据进行训练，并基于该数据，机器预测输出。
原创
2022-06-09 01:23:20
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目录系列文章目录文章目录一、 什么是异常检测1 发生异常事件2 我们怎么可以使用算法来处理这个问题呢？二、什么是高斯（正态）分布三、 异常检测算法四、 开发和评估异常检测系统五、 异常检测与监督学习对比六、 选择使用什么特征总结一、 什么是异常检测1 发生异常事件异常检测算法 finding unusual events 也是比较常用的 无监督算法异常检测算法查看为标记的正常事件数据集，从而学会检
A.监督学习1.EDA（Exploratory Data Analysis）2.K-Nearest Neighbors（KNN）3.线性回归4.交叉验证（CV）5.正则化回归6.ROC曲线与逻辑回归7.超参数调优8.SVMB.无监督学习1.Kmeans聚类2.聚类效果评价3.标准化4.层次分析法5.T-分布随机近邻嵌入(T-SNE)6.主成分分析（PCA）监督学习可以查看机器学习全面教程-有监督学
本文是CVPR2021最新的视频目标检测的论文 原文地址：https://arxiv.org/abs/2103.01353v1 代码：https://github.com/robot-learning-freiburg/MM-DistillNet 注意：文中的“知识”可以理解为网络提取的特征图摘要 对象固有的声音属性可以为学习对象检测和跟踪的丰富表示提供有价值的线索。①本文提出了一个新的自我监督的
为了更好地利用给定的有限标签，我们提出了一种新颖的目标检测方法，该方法 同时利用了 多任务学习 (MTL) 和自我监督学习 (SSL)。我们提出了一组辅助任务，有助于提高目标检测的准确性。它们 通过 SSL 方式回收边界框标签（即主要任务的注释）来创建自己的标签，并以 MTL 方式与目标检测模型联合训练。我们的方法可以与任何
目录Supervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy neededSupervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy neededDimension reductionPreprocessing:Huge dimension, say 2
原创
2021-04-15 18:55:15
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目录Supervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy needed Supervised Learning Massive Unlabeled data Unsupervised Learning Why needed
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2020-12-11 23:48:00
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