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CVPR23 | 浙大、NTU提出零样本通用分割框架PADing

图像分割旨在将具有不同语义的像素进行分类进而分组,例如类别或实例,近年来取得飞速的发展。然而,由于深度学习方法是数据驱动的,对大规模标记训练样本的强烈需求导致了巨大的挑战,这些训练数据需要消耗巨大的时间以及人力成本。为处理上述难题,零样本学习(Zero-Shot Learning,ZSL)被提出用于分类没有训练样本的新对象,并扩展到分割任务中,例如零样本语义分割(Zero-Shot Semantic Segmentation, ZSS)和零样本实例分割(Zero-Shot Instance Segmentation, ZSI)。在此基础上,本文进一步引入零样本全景分割(Zero-Shot Panoptic Segmentation, ZSP)并旨在利用语义知识 构建一个通用的零样本全景/语义/实例分割框架 ,如图1所示。

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上海交大发布「人类行为理解引擎」:深度学习+符号推理,AI逐帧理解大片中每个动作

博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 看图看片,对现在的AI来说早已不是什么难事。 不过让AI分析视频中的人类动作时,传统基于目标检测的方法会碰到一个挑战: 静态物体的模式与行为动作的模式有很大不同,现有系统效果很不理想。 现在,来自上海交大的卢策吾团队基于这一思路,将整个任务分为了两个阶段: 先将像素映射到一个“基元活动”组成的过度空间,然后再用可解释的逻辑规则对检测到的基元做推断。 △ 左:传统方法,右:新方法 新方法让AI真正看懂剧里的卷福手在举杯(hold),右边的人在伸手掏东西(

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【大规模机器学习】大规模机器学习流程的构建与部署

大规模机器学习流程的构建与部署 现在有许多的机器学习算法实现是可以扩展到大数据集上的(其中包括矩阵分解、SVM、逻辑回归、LASSO 等等)。实际上,机器学习专家们很乐于指出的一点是:如果你能把机器学习问题转化为一个简单的数值优化问题,你就几近成功了。 当然,现实的问题是,很多机器学习项目是没法简化成一个简单的优化问题的。因此数据科学家们不得不去管理和维护复杂的数据项目,加之他们所要分析的问题经常也需要特定的机器学习流程。上游流程中每个阶段的决策影响下游流程的结果,因此流程中模块的连接与交互成为了一个研究的

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