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CVPR 2023 中的半监督学习：FixMatch 的升级版 UniMatch
监督学习
模型
设计
数据
优化
我们首先回顾下发表在 NeurIPS 2020 上的 FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence，FixMatch 是一种更轻量的半监督分类方法。如下图所示，FixMatch 首先使用模型（带标签数据训练后的）对弱增强的未标记图像进行预测，生成伪标签。对于给定的图像，只有在模型产生高置信度的预测时，伪标签才会被保留。然后，在输入同一图像的强增强版本时，训练模型预测伪标签。
BBuf
2023-08-22
2.2K
0
基于整合IMU运动动力学的无监督单目深度估计
深度学习
监督学习
无监督学习
图像处理
虽然近年来无监督单目深度学习取得了很大的进展，但仍然存在一些基本问题。首先，目前的方法存在尺度模糊性问题，因为反推过程对于深度和平移来说相当于任意尺度因子。其次，光度误差对照明变化和移动物体敏感。此外，尽管在无监督学习框架下已经为光度误差图引入了不确定性，但自我运动的不确定性度量仍然是重要的。在2022 ECCV论文"Towards Scale-Aware, Robust, and Generalizable Unsupervised Monocular Depth Estimation by Integrating IMU Motion Dynamics"，作者提出了一种感知框架，通过集成视觉和IMU来进行真实尺度估计，算法已经开源。
BBuf
2022-09-28
872
0
Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations
编程算法
https
网络安全
监督学习
With a Little Help from My Friends: Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations
BBuf
2022-09-28
1.1K
0
SSL-Lanes:用于自动驾驶中运动预测的自监督学习
https
SSL 证书
监督学习
在现实世界的城市环境中进行运动预测是自主机器人的一项重要任务，包括预测车辆和行人在内的交通主体的未来轨迹，这对于自动驾驶领域的安全、舒适和高效操作来说绝对至关重要。运动预测任务传统上是基于运动学约束和具有手工规则的道路地图信息，然而这些方法无法捕捉复杂场景中的长期行为以及与地图结构和其他交通代理的交互。在论文"SSL-Lanes: Self-Supervised Learning for Motion Forecasting in Autonomous Driving"中，作者提出了一个基于自监督学习的运动预测模型，算法已经开源。
BBuf
2022-09-28
664
0
【知识蒸馏】Deep Mutual Learning
神经网络
监督学习
https
网络安全
引言 首先感谢：https://github.com/AberHu/Knowledge-Distillation-Zoo
BBuf
2021-11-19
792
0
Semi-Supervised Neural Architecture Search
神经网络
编程算法
监督学习
linux
python
【GiantPandaCV导语】本文介绍了一篇发表于NeuIPS20发表的半监督神经网络结构搜索算法，通过在训练预测器的过程中引入半监督算法，一定程度上提升了预测器的准确率。
BBuf
2021-09-14
485
0
在2020年，你觉得计算机视觉有哪些值得研究的领域？
图像处理
监督学习
图像识别
毫无疑问，3d方向，是非常值得研究的，包括深度估计，立体匹配，3d检测（包括单目，双目，lidar和rgbd，19年也终于出现了真正的点云卷积pointconv），3d分割，三维重建，3dlandmark，并且我个人认为如何减少3d标注，完全使用多视图几何做是一个很有意义，有前途，并且有挑战的方向。3d部分具体说来包括：
BBuf
2020-02-21
1.3K
0
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