class-aware

论文解读：Class-Aware Patch Embedding Adaptation for Few-Shot Image Classification(2023 CVPR)

摘要“一张图片胜过千言万语”，远远超出了单纯的分类。与此同时，如果独立观察，图像的许多斑块可能与分类完全无关。这可能会大大降低大量的few-shot学习算法的效率，这些算法的数据有限，并且高度依赖于图像patch的比较。为了解决这个问题，我们提出了一种类感知补丁嵌入自适应(CPEA)方法来学习图像补丁的“类感知嵌入”。CPEA的关键思想是将补丁嵌入与类感知嵌入相结合，使它们与类相关。此外，我们定义
十有久诚·2024-02-04 01:19

Class-Aware Robust Adversarial Training for Object Detection论文阅读笔记

针对目标检测的类感知对抗训练2021年的CVPR，哥伦比亚大学和中心研究院合作的工作。摘要：  目的通过对抗训练增强目标检测的鲁棒性，对于一张给定的图像，本文提出的方法产生一个通用的对抗性攻击来同时攻击图像中所有的目标，共同最大化每个对象各自的损失，然后将总损失再分解成类损失，按照该类的数量进行归一化。引言：（这里理一下之前一直都没清楚的时间线，关于对抗攻击的）：  2014年的ICLR文章——《
骑驴去学习·2023-10-27 07:10

类别感知目标计数：Class-aware Object Counting 论文笔记

类别感知目标计数：Class-awareObjectCounting论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1R-CNN3.2Context-awarecrowdcounting3.3CrowdFPN四、方法4.1Multiclassdensityestimationnetwork4.2Detectionpipeline4.3Countestimationnetwork4.4Lossf
乄洛尘·2023-10-19 02:17

Class-Aware Generative Adversarial Transformers for Medical Image Segmentation-用于医学图像分割的生成对抗网络

目录摘要方法编码器模块分层特征表示Class-AwareTransformer-类感知的Transformer模块Transformer编码器模块解码器模块判别网络损失函数总结摘要1.背景介绍：transformer在医学图像分析领域的建模长距离依赖方面取得了显著的进步。2.现存问题：当前基于transforemr的模型具有以下几个缺点1）由于naivetokens方案导致现有的方法无法捕获重要特
不想敲代码的小杨·2022-12-26 17:06

Class-Aware Generative Adversarial Transformers for Medical Image Segmentation---用于医学图像分割的类感知生成对抗变换

目录摘要现有基于Transformer模型缺点缺点改进办法算法现有的基于变压器的方法所面对的挑战架构类感知Transformer的结构图编码器模块类感知转换器模块改进结论摘要现有基于Transformer模型缺点（1）由于原始的符号化方案，无法捕捉到图像的重要特征；（2）模型只考虑单尺度特征表示，存在信息丢失问题；（3）如果不考虑丰富的语义上下文和解剖纹理，模型生成的分割标签映射不够准确。缺点改进
北在北面·2022-12-26 17:00

类感知对比半监督学习(Class-Aware Contrastive Semi-Supervised Learning)论文阅读笔记

文献地址：论文链接，Github代码：Github链接1研究背景现有基于伪标签的半监督学习方法存在的问题：伪标签→存在确认偏差（ConfirmationBias）分布外噪声数据→影响模型的判别能力是否存在一种通用增益方法，可适用于各基于伪标签的半监督方法？MixMatch[1](NIPS,2019)：数据Mixup→预测锐化（Sharpen）FixMatch[2](NIPS,2020)：置信度阈值
Remoa·2022-12-21 21:33

class-aware detector和class-agnostic detector区别

https://www.quora.com/What-does-%E2%80%9Cclass-agnostic%E2%80%9D-in-most-of-the-object-detection-papers-meanForaclass-awaredetector,ifyoufeeditanimage,itwillreturnasetofboundingboxes,eachboxassociated
OliverkingLi·2022-12-15 18:23

目标检测中bbox回归中class-agnostic和class-specific的区别

class-specific方式，很多地方也称作class-aware的检测，是早期FasterRCNN等众多算法采用的方式。
THE@JOKER·2022-12-13 09:51
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