torch.distributed 是 PyTorch 的一个子模块，它提供了支持分布式训练的功能。这意味着它允许开发者将神经网络训练任务分散到多个计算节点上进行。使用分布式训练可以显著加快训练过程，特别是在处理大型数据集和复杂模型时。这个模块支持多种后端，可以在不同的硬件和网络配置上高效运行。核心组件torch.distributed 包括以下核心组件：通信后端：这些后端负责在不同进程或设备间传
机器学习中的大多数方法是通过有标签的训练集进行学习，侧重于对已经在训练中出现过标签类别的样本进行分类。然而在现实场景中，许多任务需要对以前从未见过的实例类别进行分类，这样就使得原有训练方法不在适用。零样本学习因此孕育而生，该方法的训练实例所涉及的类与测试集中要分类的类是不相交的，完全不同，即根据训练集中的可见类别数据, 通过相关先验知识, 实现对未见类别的数据，进行类别预测和识别。定义：（零样本学
来源：知乎—恒大大地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/142057964本文充其量算个原创，如果综(pin)述(cou)也算的话。网上有一些关于零样本学习的讨论...
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2022-04-28 00:01:19
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在本篇文章中，我们将讨论机器学习和深度学习的不同领域中的一个热门话题:零样本和少样本学习(Zero and Few Shot learning)，它们
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2024-05-15 14:06:03
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前言之前在使用YOLOv5跑xView数据集时，发现准确率还是非常低的。在网上冲浪时，我发现了一种小样本检测策略：那就是把大分辨率的图片分割成小块进行训练，然后再输入大图进行检测。那么本篇博文就使用DOTA数据集来验证一下这种思路是否可行。主要参考的项目：https://github.com/postor/DOTA-yolov3DOTA数据集简介DOTA数据集全称：Dataset for Obje
论文题目：《MuSc: Zero-Shot Industrial Anomaly Classification and Segmentation with Mutual Scoring of the Unlabeled Images》 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.16753.pdf 项目地址：https://github.com/xrli-U/MuSc觉得不错的
Fault description based attribute transfer for zero-sample industrial fault diagnosis.基于故障描述的属性迁移用于零样本工业故障诊断在这一篇文章中，研究了目标故障没有可用于模型训练的样本的问题。这种场景在工业研究中的很难研究。但是，对于目标故障，无法获得大量故障样本是一个普遍的问题，这限制了传统数据驱动方法在实际应
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2024-05-03 12:59:55
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一、摘要在目标检测中，多级预测（例如，FPN、YOLO）和重采样技巧（例如，焦点损失、ATSS）极大地提高了一级检测器的性能。但是，如何通过逐级优化特征金字塔来提高性能仍未探索。我们发现，在训练过程中，正样本与负样本的比率在金字塔级别（级别不平衡）上有所不同，这是当前的一级检测器无法解决的。为了调解级别不平衡的影响，我们提出了一个统一的多级优化范式（UMOP），由两个组件组成：1）独立的分类损失，
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2024-10-16 20:17:24
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前言本期由中科院自动化所的云水禅心博士给大家简要介绍一下零样本学习(zero-shot learning)和零样本物体检测(zero-shot object detection)的研究内容。1.引言说起人工智能，可能最先想到的是智能机器人(intelligent robot)，机器的拟人化。而对一个机器人来说，最重要的是对机器人所处场景的感知、理解，进一步具体到关键技术，即为物体识别/检测(obj
PAPERCODEhttps://arxiv.org/pdf/2308.12213v2.pdfhttps://github.com/xmed-lab/clipn文章创新 以往由CLIP驱动的零样本OOD检测方法，只需要ID的类名，受到的关注较少。 本文提出了一种新的方法，即CLIP说“不”（CLIPN），它赋予了CLIP中说“不”的逻辑。主要动机 我们的主要动机是使 CLIP 能够使用积极语义提示
天池：零样本目标识别 2018之江杯全球人工智能大赛-零样本图像目标识别简单数据分析jupyter：github地址数据预处理将label_list和class_wordembeddings合并，处理后结果如标签\t特征。 sample_processing.py<span style="color:#000000"><code class="language-pyt
基于映射方式Semantic Projection Network for Zero- and Few-Label Semantic Segmentation(CVPR 2019)Visual-semantic Embedding：使用backbone为图片每个像素提取特征：（a，b，d），其中a，b为图高和宽，d为类别编码维度Semantic Projection：完成视觉到语义的映射，对于每个
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2024-08-04 12:53:48
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零样本学习（Zero-shot learning，ZSL）是一种机器学习范式，它引入了用初始训练阶段从未观察到的类标签测试样本的想法。这类似于我们人类在长期收集的现有知识的基础上，将我们的学习结果推断到新的概念。ZSL范式最近变得越来越流行，这主要是因为获得任何特定领域的标签数据是一个相当昂贵和耗时的过
CLIP的四亿数据集预训练过程中，是见到过“platypus”这个词汇的； 四亿数据集中可能没有“鸭嘴兽图片”，但是我们输入的鸭嘴兽图片会有部分特征与预训练过程中大量大量图片中的部分特征相似，比如说鸭嘴兽有尖嘴，预训练过的鸡鸭也有尖嘴，尖嘴的特征就被学习到了。 所以预训练过程大量大量的数据中，见到的 ...
零样本学习是一种机器学习的问题设置，其中模型可以对从未在训练过程中见过的类
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2023-06-03 06:45:20
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使用最新的NLP技术来进行零样本学习的一些进展和工作。自然语言处理现在是一个非常令人兴奋的领域。近年来，社区已经开始找到一些非常有效的方法，从互联网上大量的未标记数据中学习。从无监督模型进行迁移学习的成功使得我们在下游监督学习任务上超越了几乎所有现有的基准。随着我们继续开发新的模型架构和无监督的学习目标，“state of the art”持续的成为许多任务中的目标，在这些任务中有
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2020-07-10 13:03:39
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现有的视觉图像分类、目标检测、场景识别等技术大多基于监督学习，这些方法和技术需要进行大量的数据标注工作，对有标签的数据集进行人工智能算法的训练，得到相应的算法模型。但是仅仅是人类可识别的物体种类大约就有 3 万类，并且在不同场景下物体的状态不同，所得到的数据量及其庞大，要对如此多的图像进行类别数据标注极其费力。与此同时生活中的物体种类、生活场景等也在不断增长，数据也在不断增多，如何处理标注数据完全
研究者引入了一个生成模型来合成不可见类别的特征，该模型连接了语义和视觉空间，并解决了缺乏不可见训练数据的
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2024-08-07 09:26:00
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本文介绍了一种用于任务型对话系统的零样本和少样本知识寻求轮次检测技术，通过自适应表示学习和密度估计模型，有效处理训练数据分布外的用户请求，提升对话系统的泛化能力。 ...
1 基础环境配置1. 测试先决条件：l Python 3.7.1 或更高版本l 安装openai客户端和python-dotenv、langchainpip install openai python-dotenv langchain2. 导入库和配置Azure Openai相关凭据#初始化链接
import openai
import
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2023-04-09 18:54:38
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