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CVPR 2022 | 大幅减少零样本学习所需的人工标注,马普所和北邮提出富含视觉信息的类别语义嵌入

机器之心专栏 作者:北京邮电大学、马普所 来自北京邮电大学、马普所等机构的研究者提出了类别嵌入发掘网络,提高了类别嵌入在视觉空间的完备性,对零样本学习中类别之间的知识转移有重要促进作用。 零样本学习旨在模仿人类的推理过程,利用可见类别的知识,对没有训练样本的不可见类别进行识别。类别嵌入(class embeddings)是描述类别语义和视觉特征的向量,能够实现知识在类别间的转移,因而在零样本学习中发挥着不可替代的作用。 零样本分类图解 如上图所示,由于属性(attributes)能够被不同类别共享,促进了

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CVPR 2022 | 大幅减少零样本学习所需的人工标注,马普所和北邮提出富含视觉信息的类别语义嵌入

来源:机器之心本文约2900字,建议阅读10+分钟VGSE模型能够发掘与人工标注属性互补的视觉特征。 来自北京邮电大学、马普所等机构的研究者提出了类别嵌入发掘网络,提高了类别嵌入在视觉空间的完备性,对零样本学习中类别之间的知识转移有重要促进作用。 零样本学习旨在模仿人类的推理过程,利用可见类别的知识,对没有训练样本的不可见类别进行识别。类别嵌入(class embeddings)是描述类别语义和视觉特征的向量,能够实现知识在类别间的转移,因而在零样本学习中发挥着不可替代的作用。 零样本分类图解 如上图所示

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机器学习算法在自动驾驶汽车中扮演怎样的角色

大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 张礼俊,刘晓莉,Yawei 当今,机器学习算法已被广泛运用,尤其是处理自动驾驶中遇到的问题时。随着电子控制单元传感器数据处理这项技术的继续发展,人们也越来越期待运用更优化的机器学习,来完成更多新挑战。未来的潜在应用场景包括:通过内外部传感器(包括激光雷达,声学雷达,相机和物联网等)数据综合评估驾驶者状态,分类情景驾驶,等等。 这项车载系统中的应用能够通过分析上述传感器收集到的讯息作出应对。比如,检测到驾驶者异常,则将车辆自动驾驶到医院。这项基于机器学习的应用还具备识

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