深度学习实践中,数据的增广有很多种方法,比如在计算机视觉任务中除了常规的对单样本进行缩放、颜色扰动、旋转、镜像等外,也可以通过对两个样本进行混合,生成新的虚拟样本训练集。这类方法被称为样本混合数据增广(Mixed Sample Data Augmentation,MSDA),比如MixUp。
本文汇总了 CVPR 2024 所有的研讨会(下篇),会议中既有延续举办的经典研讨会,也有首次举办的全新研讨会。大部分研讨会的论文征稿已经截止,部分接收的论文也已经公布,欢迎感兴趣的伙伴先行查阅。
1. Mintaka:A Complex, Natural, and Multilingual Dataset for End-to-End Question Answering
每天给你送来NLP技术干货! ---- © 作者|王晓磊 机构|中国人民大学高瓴人工智能学院 研究方向 | 对话式信息获取 来自 | RUC AI Box 本文从NeurlPS 2022 的2000多篇接收论文中筛选出了与自然语言处理相关的论文200多篇,并按照研究主题进行分类整理,以供参考。 导读: NeurIPS 2022 是 CCF A 类会议,人工智能领域方向的顶级国际会议之一。第36届神经信息处理系统会议将于今年 11 月 28 日至 12 月 9 日举行。官方发布的接收论文列
Segmentation.X - Papers and Benchmarks about semantic segmentation, instance segmentation, panoptic segmentation and video segmentation
本文简要介绍CVPR 2019的Oral论文:Why ReLU Networks Yield High-Confidence Predictions Far Away From the Training Dataand How to Mitigate。该文章主要解决的问题是:在已知分布以外的样本上,神经网络预测结果的置信度过高。
本文简要介绍CVPR 2019的Oral论文:Why ReLU Networks Yield High-Confidence Predictions Far Away From the Training Dataand How to Mitigate。该文章主要解决的问题是:在已知分布以外的样本上,神经网络预测结果的置信度过高。开源代码:https://github.com/max-andr/relu_networks_overconfident
《mixup:BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION》
本文精选了上周(0710-0716)最新发布的20篇推荐系统相关论文,主要研究方向包括基于大语言模型的推荐系统、神经符号推荐系统、强化学习推荐系统、推荐系统公平性、推荐中的遗忘学习、序列推荐、图推荐等。
本文结合 A Visual Survey of Data Augmentation in NLP 和最新的综述论文 A Survey of Data Augmentation Approaches for NLP,大致总结了目前 NLP 领域的通用数据增强方法和几种针对如 NER 的序列标注模型进行适配的变种方法,关于后者,重点介绍了基于 mixup 改进的 SeqMix 方法。
上面的论文formulate the data parameter and curriculum learning approach as a modification altering the logits input of the loss function.
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测算法,以其速度和准确性而闻名。与涉及生成区域提案然后对其进行分类的多阶段过程的传统方法不同,YOLO 将物体检测框架化为单个回归问题,只需一次评估即可直接从完整图像中预测边界框和类别概率。
据不完全统计,GAN在CVPR2020上超115篇之多;其中,可看到GAN在朝着无监督/自监督/弱监督/半监督、少样本/单样本/零样本、多模态、3D、可解释性/可控性、对抗/安全,以及更广泛的跨学科场景应用方向中不断靠拢。此外,每个月新挂在arxiv上的GAN相关论文也好几十多,来看看GAN在过去的6月都干了些啥吧!
1.MiAMix: Enhancing Image Classification through a Multi-stage Augmented Mixied Sample Data Augmentation Method
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在本文中,将展示如何编写自己的数据生成器以及如何使用albumentations作为扩充库。与segmentation_models库一起,它为Unet和其他类似unet的架构提供了数十个预训练。有关完整代码,请访问Github。
本文系作者投稿作品 作者 | Zongwei Zhou(周纵苇) 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 在深度学习研究应用中,有这样两个常见的场景: 一共手头有100个未标记样本,和仅仅够标记10个样本的钱,老板说,通过训练这十个标记的样本,能接近甚至达到训练100个样本的performance; 手头有了一个已经在100个样本中训练完的分类器,现在又来了100个新标记的样本,老板说,只给提供够训练10个样本的计算机;或者只给你提供够训练10个样本的时间,让分类器
本文精选了上周(0624-0630)最新发布的16篇推荐系统相关论文,主要研究方向包括高效课程推荐、图推荐、多模态食物推荐、个性化多场景多任务联邦推荐、语言理解增强推荐、序列推荐、跨域推荐、去偏推荐、大模型可解释推荐、轻量化嵌入推荐基准、点击率预估等。
像Google和Microsoft这样的大公司在图像识别方面已经超越了人类基准[1,2]。平均而言,人类大约有5%的时间在图像识别任务上犯了错误。截至2015年,微软的图像识别软件的错误率达到4.94%,与此同时,谷歌宣布其软件的错误率降低到4.8%[3]
Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练,并且能够在各种硬件平台上运行,从CPU到GPU。
下面要介绍的工作发表于CVPR2017(http://cvpr2017.thecvf.com/),题为“Fine-tuning Convolutional Neural Networks for
本文精选了上周(0417-0423)最新发布的30篇推荐系统相关论文,主要的研究领域为会话推荐和序列推荐,所利用的技术包括遗忘学习、注意力机制、提示学习、去偏学习、长尾学习、图神经网络、对比学习、扩散模型、多任务学习、ChatGPT、ODE等。
In recent years, the world of hairstyling has witnessed a significant transformation with the advent of AI hair online free applications. These innovative tools harness the power of artificial intelligence and machine learning algorithms to revolutionize virtual hairstyling. With just a few clicks, users can virtually try out an array of hairstyles without actually cutting or coloring their hair. The convenience, accessibility, and potential for personalization have made these applications immensely popular among individuals looking to experiment with new looks. This article delves into the world of AI hair online free applications, exploring their advantages, limitations, and future prospects in the realm of hairstyling.
本文精选了上周(0508-0514)最新发布的24篇推荐系统相关论文,主要研究方向包括大型语言模型赋能推荐系统、对话推荐系统、图推荐系统、隐私保护推荐系统、工业界推荐系统(来自谷歌、亚马逊、阿里)等。
上一小节修改了我们的评估指标,然而效果并没有什么变化,甚至连指标都不能正常的输出出来。我们期望的是下面这种样子,安全事件都聚集在左边,危险事件都聚集在右边,中间只有少量的难以判断的事件,这样我们的模型很容易分出来,错误率也会比较低。
前面已经把分割模型的数据处理的差不多了,最后再加一点点关于数据增强的事情,我们就可以开始训练模型了。
数据增强(Data Augmentation)是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据,但获取大量数据成本高,但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时,模型很容易过拟合,精度也无法继续提升,因此数据增强技术应运而生:利用算法,自动增强训练数据。
作为国际最受关注的自然语言处理顶级会议,每年的 ACL 都吸引了大量华人学者投稿、参会。今年的 ACL 大会已是第 60 届,于 5 月 22-5 月 27 日期间举办。 为了给国内 NLP 社区的从业人员搭建一个自由轻松的学术交流平台,2022 年 5 月 21 日,机器之心举办了「ACL 2022 论文分享会」线上学术交流活动。 本次 ACL 论文分享设置了 Keynote、 论文分享、企业招聘等环节,就业内关注的 Transformer、大规模预训练模型等 NLP 热门主题邀请顶级专家、论文作者与观众
This repository contains the paper list of Graph Out-of-Distribution (OOD) Generalization. The existing literature can be summarized into three categories from conceptually different perspectives, i.e., data, model, and learning strategy, based on their positions in the graph machine learning pipeline. For more details, please refer to our survey paper: Out-Of-Distribution Generalization on Graphs: A Survey.
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 【CVPR 2022 论文开源目录】 Backbone CLIP GAN NAS NeRF Visual Transformer 视觉和语言(Vision-Language) 自监督学习(Self-supervised Learning) 数据增强(Data Augmentation) 目标检测(Object Detection) 目标跟踪(Visual Tracking) 语义分割(Semantic Segment
论文 1:Fast Charging of Energy-dense Lithium-ion Batteries
这5年里深度学习领域最亮的崽(仔)就是GAN。GAN具备非常广泛的应用场景,目前抖音里面生成人物卡通头像,人脸互换以及自动驾驶中通过传感器采集的数据生成逼真的图像数据,用于仿真测试等。 学习和掌握GAN,论文是必不可少的部分。前沿论文能够帮助大家快速了解领域内新的技术、算法、方向。 下面是给大家分享5月最新30篇GAN论文。 01.A deep learning approach to halo merger tree construction[2022-05-31] 02.Adversarial synt
1. Dually Enhanced Propensity Score Estimation in Sequential Recommendation, CIKM2022
deep learning in 2017 is magical. We get to apply immensely complex algorithms to equally complex problems without having to spend all our time writing the algorithms ourselves. Instead, thanks to libraries like TensorFlow and Keras, we get to focus on the fun stuff: model architecture, parameter tuning and data augmentation.
如何用有限的数据做出最佳的效果?除了一个优秀的模型以外,最有效的方法就是做数据增强了。自然语言处理(NLP)不同于图像,可以做裁剪,反转,缩放等操作来增强,而是有文本特别的处理方式。这篇论文《CODA: CONTRAST-ENHANCED AND DIVERSITYPROMOTING DATA AUGMENTATION FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING》提出的CoDA方案号称能在Roberta-large上平均提升2.2%的效果,那我们就来看看这篇到底提出了哪些方法吧。
GitHub 仓库地址:https://github.com/yanqiangmiffy/amp-pytorch
大家赶紧看起来啦! 《C3AE: Exploring the Limits of Compact Model for Age Estimation》(CVPR 2019) GitHub地址:https://github.com/vicwer/C3AE_Age_Estimation 《BubbleNets: Learning to Select the Guidance Frame in Video Object Segmentation by Deep Sorting Frames》(CVPR 2019
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数据增强是人工智能和机器学习领域的一项关键技术。它涉及到创建现有数据集的变体,提高模型性能和泛化。Python是一种流行的AI和ML语言,它提供了几个强大的数据增强库。在本文中,我们将介绍数据增强的十个Python库,并为每个库提供代码片段和解释。
CVer 有几天没更新论文速递了,主要是这段时间的论文太多,而且质量较高的论文也不少,所以为了方便大家阅读,我已经将其中的目标检测(Object Detection)论文整理出来。本文分享的目标检测论文将同步推送到 github上,欢迎大家 star/fork(点击阅读原文,也可直接访问):
今年ICLR会议已经把审稿意见放出来了,特此整理了一下关于推荐系统相关的论文,总共筛选出24篇。值得说明的是,之前整理的顶会论文都是正式被接收的,比如NeurlPS2022推荐系统论文集锦与CIKM2022推荐系统论文集锦。这次由于ICLR是Open Review的,所以目前下文所列出的论文列表不是最终的接收列表,而是投稿列表。正因为如此,我们可以看到每篇论文的投稿过程,了解在投稿过程中所关注论文的审稿意见以及评分,并可以学习一下在投稿过程中如何与审稿人进行亲切友好的battle。下文整理了每篇文章的标题、目前获得的评分、论文链接以及论文摘要。大家可以通过链接获取论文的详细评审意见以及论文的原始文件。
在医疗、金融、法律等领域,高质量的标注数据十分稀缺、昂贵,我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发,谈一谈如何解决少样本困境。
这个问题是2020年新提出来的,我觉得非常有参考和学习价值。AI方向本身就是一个多融合的领域,将基础性知识迁移应用到各个子方向,其实也是目前一大主流。本文主要分享深度学习的前沿研究,下次会特别分享计算机视觉方向的前沿研究。
第33届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI)是人工智能领域顶级的国际学术会议之一,也是CCF-A类会议。今年的IJCAI将于2024年8月03-09日在韩国济州岛举办。在今年的5461篇投稿论文中,有799篇大约14.63%的论文被接收,其中跟推荐系统相关的论文大约16篇。另外,跟(大)语言模型相关的论文40篇。
美团的各个业务有着丰富的NLP场景,而这些场景中模型的构建需要很多的标注资源,成本很高。小样本学习致力于在数据资源稀少的情况下训练出比较好的模型。本文从主动学习、数据增强、半监督学习、领域迁移、集成学习&自训练几个方向介绍了现有的一些方法,并在美团场景进行了实验,效果上也取得了一定的提升。希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。
机器学习本质上是在学习数据的分布, 其有效性的假设是模型 training 和 serving 时的数据是独立同分布(Independent and Identically Distributed, IID) 的,但是在实际应用中,由于采样有偏、具体场景等约束, training 的样本与 serving 时的样本并不是 IID 的。
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