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深度学习计算机视觉

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何恺明等NeurlPS新作:定义迁移学习新范式

迁移学习深度学习监督学习无监督学习

【摘要】基于深度学习的迁移学习的主流方法一般是从一个任务中学习到可迁移到其他任务的通用特征向量，例如语言中的单词嵌入和视觉中的预训练卷积特征（比如imagenet model 的预训练也是一种迁移），也就是在特征层面做迁移。然而，这些方法通常只是迁移一元特征，却很大程度上忽略了更结构化的图结构表征。本文探索了从大规模未标记数据中（无监督学习）学习捕获数据单元对（例如单词或像素）之间依赖关系的通用隐藏关系图，并将这些图传递给下游任务的可能性。我们提出的迁移学习框架提高了各种任务的性能，包括问答系统、自然语言推理、情感分析和图像分类。我们的测试还表明，学习到的图形是通用的，在图没有经过训练的情况下，可以迁移到不同嵌入（包括 GloVe 嵌入、ELMo 嵌入和任务特定的 RNN 隐藏单元）或无嵌入单元（如图形像素）。

2018-12-26

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计算机视觉中的物体检测方法

编程算法深度学习

本文适合刚入门物体检测的人群学习，不涉及公式推理。目录 *摘要 *相关物体检测数据集介绍 *现有的主流物体检测算法 *物体检测的难点与挑战 *相关术语介绍 *物体检测的传统算法概述 *基于深度学习的物体检测算法 R-CNN Fast-RCNN Faster-RCNN YOLO *物体检测动手实践 *参考文献摘要相比于图像分类，图像中物体检测是计算机视觉中一个更加复杂的问题，因为图像分类只需要判断出图像属于哪一类就行，而在物体检测中，图像里可能有多个物体，我们需要对所有

2018-04-24

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【CVPR 2018】牛津大学等联合提出通过让神经网络学会比较实现少样本学习

神经网络深度学习编程算法

【论文导读】深度学习的爆炸式发展得益于海量数据+强大计算力+算法三个部分的巨大进展，我们通常需要大量的数据去驱动模型的训练，使其获得很好的效果。但是在很多领域我们是没有很多数据的，比如在医学影像中很难拿到大量病人的图像数据，难道在这些情况下深度学习就废了吗？我们先思考一下人是怎么学习的，当一个小孩看过一眼课本中的斑马后，他再次看到斑马就能够识别出来；当你看过一个人一次之后，通常情况下，你还是能够轻松的认出对方，人可以轻松的做到小样本学习，这就启发了人们去研究它，近年来，小样本学习或者零样本学习是深度学

2018-04-24

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