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目标检测创新:一种基于区域半监督方法,部分标签即可(附原论文下载)

因此,SSOD方法不能直接应用于SAOD,因为当前方法假设一个已知标记以及一个详尽标记训练。 同样,最近提出SAOD方法在训练期间丢弃所有没有单个注释图像,并且不能像SSOD方法那样真正利用标记数据力量。分别在上图第1行和第2行中说明了SSOD和SAOD。 假设稀疏注释目标检测方法应该是一个很好半监督学习器,因为SSOD中标记图像可以被视为SAOD缺失注释。我们在上图第3行展示了这个公式。 接下来,所有具有大于阈值(本工作中为0.5和IoU小于阈值(本工作中为0.2)且具有任何GTROI都被视为标记区域。剩余ROI分配给负样本。我们稍后会证明这个简单步骤可以提高RPN召回率。 请注意,由于阈值不同,一些标记区域可能会被错误地分配给负样本。这些地区将在后续阶段得到照顾。

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使用K-Means算法将图像压缩6倍!

在深入研究K-Means算法细节之前,让我们先了解一下无监督机器学习是什么,以及它实际应用是什么。 与有标记数据监督机器学习不同,,无监督机器学习处理标记数据问题。 在识别具有相似品味用户之后,运行有针对性广告变得更容易。 天文数据分析:分析标记天文数据以找出隐藏模式过程。 从所有可用数据点集合中,随机选择K个数据点并将其称为“聚类质心”。 3. 聚类分配。遍历整个数据,对于每个数据点x(i),将其分配给它更接近一个聚类质心。我们如何确定“近距离”? 本质上,它是数据点与分配给它聚类质心平均距离。 ? 为了可视化聚类,请从cars.csv文件可用列中取出两列。 将其与原始图像进行比较,原始图像具有128 X 128像素,每个像素为24位颜色,结果是128 X 128 X 24 = 393216位。 显然,我们将图像压缩了6倍!结果惊人!

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    通过子概念从弱标签视频中学习

    例如,通常通过使用关键字查询视频识别模型旨在分类类别来获取修剪视频。 然后将一个关键字(我们称为弱标签)分配给获得每个修剪视频。 在教师-学生框架中,教师模型在高质量标记数据上进行训练,然后将伪标签分配标记数据。 学生模型在高质量标记数据和具有教师预测标签标记数据上进行训练。 该方法专注于时间噪声具有挑战性视频识别,但它可以轻松扩展到其他领域,如图像分类。 尽管用于说明 SPL 方法数据是为这项工作构建,但原则上我们描述方法适用于任何具有弱标签数据。 SPL 还展示了对图像识别领域有希望泛化,我们期待未来扩展适用于标签中有噪声任务。

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    Flutte部件目录-基本部件(一)

    foregroundDecoration将九个斑点图像叠加到文本上。最后,transform对整个装置施加轻微旋转以完成效果。 使用与步骤1相同垂直约束布局每个剩余子项,但不是使用无界水平约束,而是使用基于步骤2中分配空间量水平约束。 具有FlexFit.tightFlexible.fit属性孩子被给予严格约束(即,被迫填充分配空间),并且具有FlexFit.looseFlexible.fit属性孩子被给予宽松约束(即, 使用与步骤1中相同水平约束来布局每个剩余子项,但不是使用无界垂直约束,而是使用基于步骤2中分配所有空间垂直约束。 Flexible.fit属性是FlexFit.tight严格约束子项(即,被迫填充分配空间),并且具有FlexFit.looseFlexible.fit属性孩子被给予宽松约束(即,不被迫填充分配空间

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    使用分布外数据去除不需要特征贡献,提高模型稳健性

    所以仅使用标记数据是不够,使用标记和标记数据混合指就是半监督学习方法。 监督学习:仅使用标记数据作为其数据 半监督学习:使用一些标记数据和大量标记数据作为其数据 无监督学习:仅使用标记数据作为其数据 健壮和非健壮特征 由于人工智能主要任务是模拟人类智能,因此图像识别过程也应该模拟人类 为所有 OOD 数据样本分配一个统一分布标签。通过这个过程,可以利用 OOD 数据进行监督学习并且无需额外开销。这样使得 OOD 数据限制性远低于标记分发中 (UID) 数据。 从 8000 万小图像数据 (80M-TI) 创建了 OOD 数据,并将 ImageNet 大小调整为 64x64 和 160x160 尺寸,将它们分成包含 10 和 990 个类别的数据,分别为 如果使用构建 OOD 数据来量化目标和具有强烈对抗性攻击 OOD 数据之间不良特征共享程度,我们可以更接近于构建一个即使在严重扰动后也能将狗识别为狗神经网络。

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    Nature子刊:71位中外科学家联手打造史上最强“AI儿科医生”

    基于人工智能(AI)方法已成改变医疗保健有力工具 虽然机器学习分类器(MLCs)已经在基于图像诊断中显示出其强大性能,但对各种大规模电子健康记录(EHR)数据分析仍然具有挑战性。 我们使用pythonTensorflow包中word2vec来嵌入具有100个特征4,363个令牌,以表示高维空间中单词语义和相似性。 LSTM模型训练和测试构建 我们创建了一个用于训练问答提取模型小数据,并在训练和验证队列中对问答信息进行了手动注释。对于答案为是/否问题,我们使用0或1来表示。 对于每个中间节点,我们基于直接子项训练了多类线性逻辑回归分类器。子项所有子类都折叠到子项级别。 我们通过在相应高度独立地切割相关树形图,将训练和测试聚类图中叶子分配给10个类别。使用调整Rand指数(ARI)24评估训练和测试数据之间类别分配一致性。结果表明我们聚类图是稳健。 ?

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    Hadoop学习概述

    Hadoop是由apache Software Foundation公司于2005年秋天作为Lucene子项目Nutch一部分正式引入。 Hadoop因具有高可靠性,高扩展性,高效性和高容错性等特性儿深受广大用户欢迎,并且迅速在大数据处理领域占领了一席之地。 Hadoop就是模仿google核心技术而成分布式计算机系统框架。 Hadoop运行可以在成千上万个通机器节点组成集群上,通过分布式计算模型和存储模型来处理大数据。 Hadoop主要包括如下组成部分: l  Hadoop common:一些支持hadoop其它子项目的通用工具 l  HDFS:hadoop一个高容错性分布式文件系统,用于存储数据。 Master响应客户端分配任务,并分配给slaver Slaver只负责执行,并在执行完成后输入给reduce进行汇总。 Mapreduce框架在执行时候是通过键值对形式进行操作

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    华人博士提出原型对比学习,非监督学习效果远超MoCo和SimCLR

    Salesforce华人科学家(Junnan Li)介绍了一种新非监督式神经网络学习方法,这种方法能够从数百万个标记图像中训练深层神经网络,让我们离机器智能又进了一步。 其次,如图 1(b)所示,来自同一个类(cat)图像被视为不同实例,它们嵌入被推开。这是不可取,因为具有相似语义图像应该具有相似的嵌入。 我们将每个图像分配给不同粒度多个原型。训练目标是使每个图像嵌入更接近其相关原型,这是通过最小化一个 ProtoNCE 损失函数来实现。 1、少样本迁移学习 首先,将标记 ImageNet 数据上训练 ResNet 模型任务转化为两个: VOC07 数据目标识别和 Places205 数据场景分类。 在这个任务中,我们在标记 ImageNet 图像预先训练 ResNet 模型,并使用 1% 或 10% 带有标签 ImageNet 图像微调分类模型。

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    研究人员使用更少标记数据训练图像生成AI

    ,以及从一小部分标记图像中推断整个训练标记方法。 然后执行聚类分析,将表示进行分组,使同一组中表示与其他组中表示具有更多共同点。最后训练一个GAN,通过推断标签来尝试区分生成样本和真实样本。 在无监督步骤中,采用以下两种方法之一:完全删除标记,或为实际图像分配随机标记。 相比之下,在半监督阶段,当标记可用于真实数据子集时,它们在鉴别器特征表示上训练分类器,它们用于预测标记真实图像标记。 ? 为了测试该技术性能,研究人员使用ImageNet数据库,其中包含130多万幅训练图像和5万幅测试图像,每幅图像对应于1000个对象类中一个,并随机从每个图像等级中选择一部分样本来获得部分标记数据

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    谷歌大脑开源V-MoE,用稀疏条件计算来训练目前最大视觉模型!(NeurIPS 2021)

    Motivation 深度学习一系列研究表明,增加网络容量和数据大小通常会提高性能。在计算机视觉中,在大型数据上预训练大型模型通常会达到SOTA水平。 V-MoE用稀疏MoE层代替ViT中密集前馈层子集,其中每个图像patch被 “路由” 到 “专家” 子集。 由于路由模式独特性和不可微性,在深度稀疏模型中进行路由是具有挑战性。 但是按照这个定义,这仍然是一个密集网络。然而,如果是稀疏,即模型被限制为仅分配个非零权重,则不需要计算使用专家,这样就在训练和推理时降低了模型计算量。 3.1.2. 通过同时减少每个专家容量,丢弃最没用token。直观地,并非每个patch对于给定图像进行分类都同样重要,例如,可以删除大多数背景patch,使模型仅关注具有相关实体patch。 相应地,表示第t个token和第i个专家路由权重。在所有路由算法中,对于i <j,每个TOP-i分配都比任何TOP-j分配具有更高优先级。

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    AI视频结构化安防智能分析平台EasyCVR前端界面通道选中及取消无效问题优化

    在EasyCVR智能分析平台开发中,我们在很多细节地方都在不断做优化,除了在功能上精进之外,对于前端页面的展现,我们也采用了符合用户使用习惯最佳方式。 在开发EasyCVR视频通道分配时,如果是将已选中树状图直接点击父节点,进行当前通道全部取消后,再展开当前通道,会出现之前所选中提交数据又重新选中,父节点不能取消选中当前节点子项。 通过分析代码我们得知,已选中和选中父节点第一次点击输出val.checked结果都为false。 点击有子节点通道后展开,之前存储子项又重新选中,导致直接点击父节点不能取消选中当前节点子项情况。 因此,此处我们可以对树图点击事件添加一条val.checked为false判断条件,将当前选中子节点DeviceID为val.id数据删除。

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    计算机视觉半监督模型:Noisy student, π-Model和Temporal Ensembling

    今天我将讨论一些在过去十年中出现主要半监督学习模型。首先让我们谈谈什么是半监督学习以及我们为什么对它感兴趣! 假设我们有一个大标记图像数据。 教师模型经过最小化交叉熵损失进行训练,并用于为每个标记图像推断“伪标签”。这些伪标签可以是软标签或硬标签形式保存。(软标签表示为连续分布,而硬标签是独热编码)。 该模型工作原理如下: 遍历每个输入(标记和标记输入混合在一起)。对于每个输入,我们计算该图像两个随机增强。将这两个增强图像输入到我们卷积神经网络中,该网络产生两个输出向量。 该论文还测试了这些模型在接收到虚假信息时性能——也就是说,当相当大比例标签完全随机分配时。 该模型性能随着虚假信息添加而恶化,而Temporal Ensembling对不正确标签具有很强健壮性。

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    【元数据管理】Atlas术语(Glossary)

    Apache Atlas中术语必须具有唯一qualifiedName,可以有相同名称术语,但它们不能属于同一个术语表。具有相同名称术语只能存在于不同术语表中。 要创建包含子项类别,必须事先创建子项。 要创建属于某个类别的术语,必须事先创建该类别。 要创建关系术语,必须事先创建相关术语。 获取给定术语表所有术语 - 提供属于给定术语表所有术语(具有#3中提到详细信息)。 获取给定术语表所有类别 - 提供属于给定术语表所有类别(具有#4中提到详细信息)。 7.2.4 删除操作(DELETE) 删除术语表 - 删除锚定到给定词汇表所有类别和术语。如果已为实体分配任何术语,则会阻止此删除。 删除术语 - 仅当术语与任何实体关联/分配时才删除该术语。 删除类别 - 仅删除给定类别,所有子项都成为顶级类别。 从实体中删除术语分配

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    遮挡重叠场景下|基于卷积神经网络与RoI方式机器人抓取检测

    数据分为训练和验证。在训练和验证集中,有4233和450个图像。 ? D.损失函数 我们损失函数包括两部分:物体(目标)检测损失LT和抓取检测损失LG。 除了光度失真增强之外,我们还使用水平扫描和垂直旋转图像(旋转图像±90°或180°)来扩充我们数据。为了保证输入不需要固定,我们将所有图像短边标准化为600像素,同时保持图像纵横比不变。 为了评估我们算法性能,我们使用中提出基于每个图像假阳性(FPPI)和失败率评估策略,其中使用logaverage命中率(LAMR)来给出算法性能整体外观。 我们还使用更高分辨率输入(Hi-res)训练我们网络。输入图像短边从600变为800.结果表明,高分辨率输入还有助于通过稍微损失速度来改善模型性能,尤其是命中率。 ? 通过抓取我们数据,我们算法在1FPPI和68.2%mAP下实现了24.9%命中率,并且可以帮助Baxter机器人在84%成功率下抓取更复杂多物体场景中特定目标。

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    CVPR 2022丨特斯联AI提出:用于视觉任务中无监督域自适应类别对比

    而无监督域自适应(UDA)技术则可通过利用标记目标域样本缓解跨域不匹配问题。 1 无监督域自适应缓解跨域不匹配 无监督域自适应(UDA)目的在于通过利用标记目标域样本减少轻跨域不匹配问题影响。 现有的无监督损失可以大致分为三类1) 对抗性损失函数 (adversarial loss):迫使模型学习类似源域目标表征;2)图像转换损失函数(image translation loss),将源图像转换为具有类似目标的样式和外观 具体而言,团队把CaCo应用于多种涉及无标签数据学习和某些语义先验任务,如无监督模型自适应和半开放/开放UDA,并对其进行评估。结果显示CaCo可以稳健展现与当前最先进方法相当性能。 团队用来自源域和目标域样本构建了一个语义感知字典,域中每一个目标样本都根据源域样本类别先验被分配了一个(伪)类别标签。

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    人工智能凭借什么过关斩将?| 机器学习算法大解析

    k-NN算法基本思想是根据与待分类数据距离最近 k个数据点对数据进行匹配分类。 ? ▲ K最近邻 k均值聚类 聚类问题中提供了一个标记数据,聚类算法将其自动分组为相干子集或聚类。 在聚类分配步骤中,该算法遍历给定数据集中每个样本,并根据最近距离将每个样本分配给一个初始化质心。对每个数据点重复此操作 ,直到将每个样本分配给一个簇。 ANN神经元只有来自先前层输入,但RNN神经元输出上带有循环,因此RNN神经元对其先前输出具有依赖性。这种特性使得此类算法能够覆盖序列预测问题,例如单词语境或时间关系。 ? 它通常利用机器学习算法来识别图片中模式,并利用这些模式对图像进行分类。计算机视觉任务包括获取、处理、分析和理解数字图像以及从现实世界中提取高维数据以产生数字或符号信息(例如决策)方法。 ? 无监督异常检测技术会在标记测试数据集中检测异常,其前提是假设,与看起来最不适合数据其余实例比起来,数据集中大多数实例是正常

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    Supervise.ly 发布人像分割数据啦(免费开源)

    跳过没有人物图像 - >从图像裁剪每个人 - >按宽度和高度过滤它们 - >分割为训练/测试。 每个训练试验输入分辨率为256 * 256,且都不超过15分钟。 ? 步骤2:准备数据进行注释 我们没有收集标记图像,所以我们决定从网上下载它。 因此,我们下载了大约 15k 图片,其中包含与我们任务相关标签,并将其上传到 Supervisely 并通过 DTL 查询执行调整大小操作,因为它们具有超高分辨率。 步骤 3:将神经网络应用于标记图像 过去架构不支持实例分段。 因此我们没有使用 Mask-RCNN,因为靠近物体边缘分割质量很低。 我们操作员预览所有结果并使用几个标签标记图像:不良预测、预测纠正、良好预测。 这个过程是快速,因为他们需要很少键盘快捷键“下一个图像”和“分配标签图像”。 ?

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    CVPR 2021 妆容迁移 论文+ 代码 汇总,美得很美得很!

    为了训练和评估这样一个系统,我们还引入了新化妆数据,用于真实和合成极端化妆。 ,适用于光和极端风格 (2) 我们设计了一种新结构,它有两个分支用于颜色和图案传递,并且我们建议在训练两个网络分支时使用UV空间中扭曲面来消除输入面在形状、头部姿势和表情方面的差异 (3) 我们引入了新妆容迁移数据 attachment_id=26109&download=1 代码/code:https://github.com/makeuptransfer/SCGAN 视频: 摘要: 对准参考图像进行妆容迁移是具有挑战性任务 以前方法通过计算两幅图像之间像素级对应来克服这一障碍,这种方法不精确且计算量大。在本文中,我们从不同角度将妆容迁移问题分解为两步提取-分配过程。 我们将妆容迁移问题分解为两步提取-分配过程。提出了一种基于样式网络PSEnc,将化妆样式映射为组件式样式代码。这种设计消除了空间错位问题。

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