比监督学习做的更好：半监督学习 / 开普饭

▊ 写在前面在本文中,作者研究了新类发现(Novel Class Discovery (NCD))的问题.NCD的目标是通过利用包含不同但相关类的标记集的先验知识来推断未标记集中的新对象类别 .现有 ...

专栏<图像分类>正式完结啦!我们从数据集展开讲解,由最基本的多类别图像分类一步步深入到细粒度图像分类.多标签图像分类,再到更加有难度的无监督图像分类,随后我们又对图像分类中面临的各种问题展 ...

视频介绍:TracIn - 一种估计训练数据影响的简单方法机器学习 (ML) 模型训练数据的质量可能对其性能产生重大影响.数据质量的一种衡量标准是影响的概念,即给定训练示例影响模型及其预测性能的程度 ...

0 写在前面尽管在训练各种专门任务的模型已经取得了快速的发展,但学习一个适合多任务的单一通用模型对计算机视觉仍然具有挑战性.在本文中,作者引入了多任务自训练( multi-task self-tra ...

重磅干货,第一时间送达今天,我们将一起研究如何检测建筑物周围的植被表面.在这个过程中,我们将展示如何构建合适的数据集.植被检测是一种简单且实用的工具,来帮助我们判断人口稠密地区的生活质量. 我们决定 ...

计算机视觉(图像识别)作为人工智能产业链中间层的一个基础性领域,在现实世界中具有极大的应用价值,向来都是研究人员.企业通向人工智能领域的桥头堡,这也促成了一大批估值超十亿美元的计算机视觉独角兽,福布斯 ...

本文是对『Intra-Camera Supervised Person Re-Identification』一文的详细解读,IJCV接收论文. 作者信息: 论文链接:https://arxiv.org ...

学习是人类一生的使命.谁成想,机器也同样悲惨地被人类赋予了这个使命.于是,参照人类大脑利用深度神经网络来解决特征表达的运作方式,机器从此走上了"深度学习"的路,一去不复返..... ...

机器学习算法与Python实战长期跟踪关注统计学.数据挖掘.机器学习算法.深度学习.人工智能技术与行业发展动态,分享Python.机器学习等技术文章.回复机器学习有惊喜资料. 216篇原创内容 Of ...

人脸识别是最近几年计算机视觉领域取得长足进步的领域,这得益于不断进步的深度学习强大的模型拟合能力和有标注的大型数据集的建立,已经出现了用于人脸识别的有标注的百万量级的数据集. 但继续扩大规模数据集变得 ...

无监督图像分类问题是图像分类领域一项极具挑战的研究课题,本文介绍了无监督图像分类算法的发展现状,供大家参考学习. 作者 | 郭冰洋编辑 | 言有三 1 简介近年来,深度学习在图像识别领域取得了前所 ...

比监督学习做的更好：半监督学习