noisy 第2页

文献阅读：Characterizing Label Errors: Confident Learning for Noisy-Labeled Image Segmentation

表征标签错误：对噪声标签图像分割的自信学习——MinqingZhang.MICCAI2020卷积神经网络(CNNs)以其强大的拟合能力在图像处理中取得了显著的性能。然而，如果训练数据被噪声标签所破坏，那么结果的性能可能会恶化。在医学图像分析领域，这种困境变得极其严重。这是因为医学图像标注总是需要医学专业知识和临床经验，这必然会引入主观性。在本文中，我们设计了一种基于师生架构的新型算法，用于噪声标签

qq_45697032·2023-01-11 17:52

文献阅读：Selective-Supervised Contrastive Learning with Noisy Labels

带有噪声标签的选择性监督对比学习——ShikunLi.CPVR2022摘要深度网络有很强的能力将数据嵌入到隐藏表征中并完成后续任务。然而，这些能力主要来自于高质量的标注标签，但收集成本很高。噪声标签更实惠，但会导致表征被破坏，从而导致泛化性能差。本文提出的选择性监督的对比学习（Sel-CL）扩展了监督对比学习（Sup-CL）。由于Sup-CL是以成对的方式进行工作，由噪声标签建立的噪声对会误导表征

qq_45697032·2023-01-11 17:22

【Machine Learning 学习笔记】feature engineering中noisy feature的影响

【MachineLearning学习笔记】featureengineering中noisyfeature的影响通过本篇博客记录一下添加噪声对Lasso和SVM的影响，采用的数据集为sklearn的make_moons。数据准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.linear_m

quintus0505·2023-01-11 07:20

Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification (2020 CVPR)

1.出处2020CVPR2.主要内容想要尽可能的利用上无标签的数据，来提高模型分类能力3.整体结构输入数据：labeledimages和unlabeledimages![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/43f0fbb5964c4d83ad1624951dd3d520.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5

TEn%·2023-01-09 21:05

小样本元学习论文阅读 | Few-shot Learning with Noisy Labels, Facebook, CVPR2022

目录1.motivation2.contribution3.Staticalternativestothemean1)空间中值原型2)相似度加权原型4.Learningaprototypeaggregator1)TraNFS2)训练/优化流程5.实验部分6.总结1.motivation在对新类进行训练时，FSL方法通常假定支持集是干净的，也就是样本标记是准确的。但这种假设通常是不现实的，虽然这里支

RitaRao·2023-01-08 10:38

置信学习寻找噪音样本(noisy label)在NLP任务中的实践

1.背景之前看到吴恩达举办了一个以数据为中心的比赛，使用统一的模型，选手们通过改良扩展训练数据集以改进训练的效果，很感兴趣。今年有幸找到了中文语言理解测评基准CLUE，有一个nlp方向的类似的任务CLUEbenchmark/DataCLUE:DataCLUE:数据为中心的NLP基准和工具包(github.com)https://github.com/CLUEbenchmark/DataCLUE与其

HGlyh·2023-01-07 09:40

Noisy Student Training：自训练（Self-training）、半监督学习、teacher和student迭代学习

1简介本文根据2020年《Self-trainingwithNoisyStudentimprovesImageNetclassification》翻译总结。自训练（Self-training）使用标注数据训练一个好的teacher模型，然后使用该teacher模型对未标注的数据进行标注，最后使用标注数据和非标注数据联合训练一个student模型。如下图所示。本文提出的NoisyStudentTra

AI强仔·2023-01-05 22:57

Noisy Student自训练方法

原文：Xie,Qizhe,EduardH.Hovy,Minh-ThangLuongandQuocV.Le.“Self-TrainingWithNoisyStudentImprovesImageNetClassification.”2020IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)(2020):10684-10695.源

Civisky·2023-01-05 22:25

半监督学习之Noisy Student

基本结构半监督学习之伪标签学习https://blog.csdn.net/weixin_42764932/article/details/112910467和伪标签学习差不多为有标签和无标签的图片。使用有标签的数据、标准交叉熵损失训练了一个EfficientNet作为教师网络。用不添加噪音的教师网络，在无标签数据上生成伪标签，伪标签可以是softlabel(持续分布），或者hardlabel（on

我想静静，·2023-01-05 22:25

Semi-supervised：Noisy Student

Semi-supervised：NoisyStudent文献：Self-trainingwithNoisyStudentimprovesImageNetclassification论文原文链接GitHub代码链接主题：Semi-supervised，student-teachermodel，noisystudent目录Semi-supervised：NoisyStudentAbstract（摘要）

阿里云小仙女·2023-01-05 22:54

Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification

本文提出了一种噪声学生模型（NoisyStudent）自训练的方法，通过这种方法提高ImageNet的分类精度，并在EfficientNet-L2的网络上达到了state-of-the-art的水平。为了训练学生模型，先在ImageNet上训练一个老师模型，然后用这个老师模型在300万张无标签的数据上产生伪标签，用这个有标签和伪标签的数据共同来训练学生网络，如此循环几次，产生一个最终训练好的网络。

EntropyNeg·2023-01-05 22:54

Self-training with Noisy Student

目录Self-trainingwithNoisyStudentimprovesImageNetclassification1、数据集简介2、性能3、模型策略4、实验策略5、OtherSelf-trainingwithNoisyStudentimprovesImageNetclassification该篇论文作者之一QuocLe11.13日在twitter上说到，【图1】想要提高模型的精度和鲁棒性，

dfsj66011·2023-01-05 22:54

noisy students: 一种半监督学习方法

Thedifferencewithknowledgedistillation:(Youcancallnoisystudentasknowledgeexpansion)thestudentnetworkisnosmallerthantheteacher.injectnoiseForinputnoise:usedataaugmentationwithRandAugment[18].(Dataaugme

good pen·2023-01-05 22:24

读后感 - Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification

论文链接https://arxiv.org/pdf/1911.04252v2.pdf我学到的思想初始训练一个教师模型，用来给未标注的图片生成伪标注。用这些伪标注的图片，加上有标注的图片同时训练一个学生模型。通过给学生模型添加噪声使得学生模型优于教师模型，有更好的泛化能力，再用学生模型替代教师模型，以此迭代。小细节学生模型至少和教师模型一样复杂用RandAugment进行数据增强，用dropout和

高高高高高·2023-01-05 22:22

NVIDIA 在 WeNet 中开源 Noisy Student Training 方案

为了改进NoisyStudentTraining在非目标领域ASR上的性能，英伟达提出新型数据筛选方法LMFilter。其利用不同解码方式的识别文本之间的差异来作为数据筛选条件，是一个完全无监督的筛选过程。在AIShell-1上与无数据筛选的基线相比可以有10.4%的性能提升；在AIShell-2上可以取得4.72%字错误率。目前该工作已投稿ICASSP2023，论文预览版可见：https://a

语音之家·2023-01-05 22:51

Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.04252v1.pdf这篇文章实现了自训练方法，使用部分带标签数据进行训练，在ImageNet上top-1为87.4%。方法：1.为有标签和无标签的图片。2.使用有标签的数据、标准交叉熵损失训练了一个EfficientNet作为教师网络。3.用这个教师网络，在无标签数据上生成伪标签，伪标签可以是softlabel(持续分布），或者ha

Chen_Swan·2023-01-05 22:51

NeurIPS 2021 | 医学图像GAN生成，在Noisy Data上训练出超越监督学习的模型

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！作者：藏云阁主|转自知乎侵删https://zhuanlan.zhihu.com/p/415238682介绍一篇Manteia算法组的NeurIPS2021Spotlight文章。文章讨论的核心问题是，在医学图像生成领域，限制模型表现进一步提升的原因是什么？用什么方法可以打破该限制？我们希望通过这篇文章，给大家带来医学图像生成的

机器学习与AI生成创作·2022-12-25 19:08

OpenCV图像梯度计算

/noisy.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#滤波img=cv2.medi

Coder.AN·2022-12-20 17:41

[论文阅读笔记58]Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks：A Survey

1.题目LearningfromNoisyLabelswithDeepNeuralNetworks:ASurvey作者团队：韩国科学技术院（KAIST）SongH,KimM,ParkD,etal.LearningfromNoisyLabelswithDeepNeuralNetworks:ASurvey.2020.2.摘要重述问题：从监督学习的角度来描述使用标签噪声学习的问题；方法回顾：对57种最先

happyprince·2022-12-07 17:13

标签噪声：综述 Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks: A Survey

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.08199.pdfgithub链接：GitHub-songhwanjun/Awesome-Noisy-Labels:ASurvey（本文仅做阅读笔记之用

Doctor_Strange_DML·2022-12-07 17:13

ICCV2021- 牛津大学新的预训练视频文本数据集WebVid-2M，设计用于端到端检索的联合视频和图像编码器！代码已开源！...

关注公众号，发现CV技术之美▊写在前面视频文本检索的挑战包括视觉网络结构的设计和训练数据的性质，因为可用的大规模视频文本训练数据集(例如HowTo100M)是noisy的，因此只能通过大量的计算才能达到竞争力的性能

我爱计算机视觉·2022-12-06 13:47

【论文阅读】learning with noisy correspondence for cross-modal matching ------ 跨模态匹配，噪声对应

注意，本博客非逐字逐句翻译论文，是作者阅读论文后根据自己的理解所写，预知论文详情，请参阅论文原文。论文标题：LearningwithNoisyCorrespondenceforCross-modalMatching；作者：ZhenyuHuang，GuochengNiu，XiaoLiu，WenbiaoDing，XinyanXiao，HuaWu，XiPeng；CollegeofComputerScie

me_yundou·2022-12-05 21:50

【paper吐槽】【SelfSupervised Learning】Self-Supervised Image Restoration with Blurry and Noisy Pairs

论文链接：Arxiv期刊/会议：NeurIPS2022是否有code:Code关键词自监督学习,图像恢复，paper吐槽为什么要吐槽这篇文章？我不装了，我摊牌了，我承认我读完这篇paper我酸到破防。“这么一般的文章，也能中NeurIPS！？"。因此我要吐槽(黑)它！文章简介这是篇卖“方法”的文章。因为是要吐槽他，所以不会讲太细，说说我理解的创新点吧：核心创新点：感觉就是套了SelfSupervi

不稳定程序制造机·2022-12-02 18:38

FEN Self-Supervised Feature Enhancement Networks for Small Object Detection in Noisy Images

如果图像包含大量噪声，小目标检测变得更加困难，这在真实环境中很常见。主要原因是小物体上的视觉信噪比非常低，难以提取丰富的特征进行检测。我们提出了一个以自监督方式训练的特征增强网络（FEN）。FEN从输入图像中获取其值被随机擦除的特征，然后通过聚合相邻值来预测擦除的值。该方案使FEN能够使用周围值改进特征，这对于在测试阶段从小目标区域丰富特征有很大的影响。为了验证对噪声图像中小目标检测的鲁棒性，采用

YoooooL_·2022-11-30 22:15

Paper--Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network

摘要：通过计算机断层扫描（CT）自动诊断肺癌包括两个步骤：检测所有可以病变（肺结节）并评估整个肺部/肺部恶性肿瘤。当前，关于第一步的研究很多，而关于第二步的研究很少。由于结核的存在并不能肯定地表明癌症，并且结核的形态与癌症之间存在复杂的关系，因此，肺癌的诊断需要对每个可疑结核进行仔细的研究，并综合所有的结节信息。我们提出了一个3D深度神经网络来解决这个问题。该模型包含两个模块，第一个是用于结节检测

柟~·2022-11-27 23:53

跨模态行人重识别：Learning with Twin Noisy Labels for Visible-Infrared Person Re-Identiﬁcation学习记录

目录摘要方法Co-modelingPairDivisionDART试验结果:论文链接:LearningwithTwinNoisyLabelsforVisible-InfraredPersonRe-Identification摘要双噪声标签（TNL），即噪声标注和对应。简而言之，一方面，由于数据收集和注释的复杂性，例如红外模态的可识别性差，不可避免地会以错误的身份对一些人进行注释。另一方面，单一模态

深度学不会习·2022-11-26 22:47

正确地为图像添加高斯噪声 - python

/lena.png")noisy=skimage.util.random_noise(origin,mode='gaussian',var=0.01)但是如果不用库函数而自己实现的话，有几个问题是值得注意的

howlclat·2022-11-26 20:01

Symmetric Cross Entropy for Robust Learning with Noisy Labels 笔记

SCE笔记《SymmetricCrossEntropyforRobustLearningwithNoisyLabels》文章目录SCE笔记存在的问题提出的方法CrossEntropy的局限性SCE的具体做法定义鲁棒性分析梯度分析RCE和MAE实验实验准备实验验证实验设置：类标签的学习预测置信度和分布可视化参数分析消融实验效果对比存在的问题作者通过对DNN训练过程的进一步分析，发现使用CCE损失函数

wwweiyx·2022-11-22 21:52

python 给图片添加噪声

importnumpyasnpimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportskimagefromskimageimportioimportrandomdefaddGaussNoise(origin,var=0.0005):#添加高斯噪声函数var=random.uniform(0.0001,0.04)noisy

Mick..·2022-11-22 02:23

Learning with Noisy Correspondencefor Cross-modal Matching（NCR）--文献翻译

NeurIPS2021摘要跨模态匹配旨在建立两种不同模态之间的对应关系，是跨模态检索和视觉和语言理解等各种任务的基础。尽管近年来已经提出了大量的跨模态匹配方法并取得了显着进展，但几乎所有这些方法都隐含地假设多模态训练数据是正确对齐的。然而，在实践中，这样的假设是极其昂贵的，甚至不可能满足。基于这一观察，我们揭示并研究了跨模态匹配中一个潜在且具有挑战性的方向，称为噪声对应，它可以被视为噪声标签的新范

MT_Joy·2022-11-21 22:50

Learning with Noisy Correspondence for Cross-modal Matching 文献翻译 & 代码简析

LearningwithNoisyCorrespondenceforCross-modalMatching基于噪声对应的跨模态匹配学习LearningwithNoisyCorrespondenceforCross-modalMatching文献翻译Abstract摘要1Intorduction简介2Relatedworks相关工作2.1Cross-modalMatching跨模态匹配2.2Lear

SDUer_DZL·2022-11-21 22:41

Real-world Noisy Image Denoising: A New Benchmark-真实世界噪声图像去噪：一种新的基准

Real-worldNoisyImageDenoising:ANewBenchmark摘要关键词介绍现有数据集建议的数据集A.MotivationB.TheDatasetConstructionProcessC.SummaryoftheDataset实验A.BenchmarkDatasetsB.ComparisonMethodsC.ResultsandDiscussion结论摘要以往的图像去噪方法

有梦想的咕噜·2022-11-20 12:43

论文《Implicit Feedbacks are Not Always Favorable: Iterative Relabeled OCCF against Noisy Interactio》阅读

论文《ImplicitFeedbacksareNotAlwaysFavorable:IterativeRelabeledOne-ClassCollaborativeFilteringagainstNoisyInteractions》阅读论文概况主要贡献及亮点方法论PretextTask(Prediction+Relabeling)PredictionModuleRelabelingthePosit

行者^_^煜煜·2022-11-19 19:33

Sparse and noisy LiDAR completion with RGB guidance and uncertainty代码

global使用的ERFNet。它使用的是Non-bottleneck模块来代替卷积模块。ERF代码：#ERFNetfullmodeldefinitionforPytorch#Sept2017#EduardoRomera#######################importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassDowns

翰墨大人·2022-10-31 11:36

强化学习笔记：noisy DQN

噪声网络(NoisyNet)是一种非常简单的方法，可以显著提高DQN的表现。噪声网络的应用不局限于DQN，它可以用于几乎所有的强化学习方法。1噪声网络的原理把神经网络中的参数w替换成µ+σ◦ξ。此处的µ、σ、ξ的形状与w完全相同。µ、σ分别表示均值和标准差，它们是神经网络的参数，需要从经验中学习。ξ是随机噪声，它的每个元素独立从标准正态分布N(0,1)中随机抽取。符号“◦”表示逐项乘积。2nois

UQI-LIUWJ·2022-10-10 07:17

Batch Normalization详解（原理+实验分析）

BatchNormalization详解（原理+实验分析）1.计算过程2.前向传播过程3.反向传播过程4.实验分析4.1实验一：验证有没有BatchNorm下准确率的区别4.2实验二：验证有没有BatchNorm+noisy

macan_dct·2022-06-27 23:28

数据预处理详细步骤

如Occupancy=“”2.数据噪声（Noisy）是数据值不合常理的情况。如Salary=“-100”3.数据不一致（Inconsistent）是数据前后存在矛盾的情况。

唠叨小主·2022-06-03 07:37

Python图片添加噪声

importskimageimportosfromskimageimportioimportrandomdefaddGaussNoise(s):var=random.uniform(0.0001,0.04)origin=skimage.io.imread(s)noisy

Raymondlam1·2022-05-25 02:11

ThreeJS 动画之 Noisy Lines

五一假期即将结束啦，大家也即将准备投入到工作中来了，在这假期的最后一天，给大家带来一个复杂的线条动画，效果如下所示。如果你做过一些企业站点的项目，应该会有遇到过这种需求，为了让我们的站点更具有活力及动画效果，往往会加一些类似这样的效果来丰富我们的网站，今天就来看看如何实现这种效果吧，动画效果基于threejs-toys实现，本文不讨论其底层原理，有兴趣的同学可以看看源码研究。实现引入依赖包impo

·2022-05-04 13:38

论文笔记：Learning with Noisy Labels for Sentence-level Sentiment Classification

emnlp20190摘要深度神经网络(DNN)可以很好地拟合（甚至过度拟合）训练数据。如果DNN模型使用带有噪声标签的数据进行训练，并在带有干净标签的数据上进行测试，则该模型可能表现不佳。本文研究了使用噪声标签进行句子级情感分类的学习问题。我们提出了一种新的DNN模型，称为NETAB（作为带有AB网络的卷积神经网络的简写）来处理训练期间的噪声标签。NETAB由两个卷积神经网络组成，一个具有噪声转换

UQI-LIUWJ·2022-04-16 10:07

计算机视觉的半监督模型：Noisy student, π-Model和Temporal Ensembling

今天我将讨论一些在过去十年中出现的主要的半监督学习模型。首先让我们谈谈什么是半监督学习以及我们为什么对它感兴趣！假设我们有一个大的标记图像数据集。我们想使用这些数据来构建一个模型，进行图像分类的任务，解决这个问题的标准方法是构建卷积神经网络(CNN)。CNN已被证明在使用大型数据集进行训练时可以提供最先进的结果。下面就是一个非常重要的问题，如果我们没有大型标记数据集怎么办？例如我们工作中的分类与现

·2022-04-04 10:37

如何利用python正确地为图像添加高斯噪声

/lena.png")noisy=skimage.util.random_noise(origin,mode='gaussian',var=0.01)但是如果不用库函数

·2022-03-17 10:07

【学习笔记】标签噪声下用于鲁棒性学习的对称交叉熵损失函数

/openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/html/Wang_Symmetric_Cross_Entropy_for_Robust_Learning_With_Noisy_Labels_ICCV

Ace2NoU·2022-03-16 07:35

论文推荐-使用 Noisy Student 进行自训练可以提高 ImageNet 分类的表现

教师学生模型、伪标签、半监督学习和图像分类使用NoisyStudent进行自训练改进ImageNet分类是一篇由GoogleResearch、BrainTeam和CarnegieMellon大学发表在2020CVPR的论文NoisyStudent在训练时使用相等或更大的学生模型和在学习期间添加噪声（Dropout,StochasticDepth,和数据增强）扩展了自训练和蒸馏方法。一个Effici

·2022-01-30 10:59

Denoising in Rec(1)：Sampler Design for Implicit Feedback Data by Noisy-label Robust Learning

SIGIR2020摘要由于易收集且普遍适用，推荐研究中广泛使用隐性反馈数据。然而，预测用户对隐反馈数据(implicitfeedback)的偏好是一项具有挑战性的任务，因为我们只能观察到交互过的样本和未交互的样本（unvotedsamples）。很难从未交互的样本中区分负反馈样本以及未知正反馈样本。现有的工作，如贝叶斯个性化排名（BPR），从未交互的样本中同一采样构成负样本，因此存在一个关键的标签

阿瑟_TJRS·2021-12-17 15:07

noisy

下起的雨在无法停止的杂音中假装听不见真相的前方在天空飞舞的樱花阻挡下从缝隙中光芒四射眼看就要开始奔跑……拆毁它越过高墙知道要去的未来即使到了极限这样逃跑很简单总有一天会明白的永不停止的雨现在才有的现实无聊的日子无聊的话语与NEWS在无法逃避的轨道上挣扎着痛苦的飞沫，溶化了理想想象是还很遥远的将来暗示着我拥抱，在疲惫的尽头那些意想不到的事情极限？别那么问我都快放弃了活在当下，永不停止的道路，只有现在

花缘澄子·2021-06-13 13:28

论文阅读《Symmetric Cross Entropy for Robust Learning with Noisy Labels》

论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.06112ICCV19的一篇文章，跟NosiyLabel相关。noisylabel指的是质量再高的数据集中，难免也会存在一些错误的标注，而这些错误标注会对DNN的训练带来影响。在本文中，作者揭示了传统用作分类的交叉熵CE损失函数的弊端：即在一些easyclass会对nosiylabel过拟合，同时一些hardclass学习的也不够充分

汐梦聆海·2021-04-27 13:51

20160915雅思听力回顾

动笔写写以下答案词（仅供参考）travel，juniors，youngteenagers，29thAugust,80cm*60cm,fax,50pounds,pumpwater,research,noisy

韩悦娇_小C·2021-04-22 14:42

【论文学习】ICLR2021，鲁棒早期学习法：抑制记忆噪声标签ROBUST EARLY-LEARNING: HINDERING THE MEMORIZATION OF NOISY LABELS

论文来自ICLR2021，作者是悉尼大学的XiaoboXia博士。论文基于早停和彩票假说，提出了一种处理标签噪声问题的新方法。我就论文要点学习整理，给出我的代码实现，对论文中部分试验复现，并补充进行一些新试验。论文链接作者承诺代码开源，但目前暂未开源。文章目录一、理论要点二、公式推导三、效果对比四、我的代码及部分试验复现1，核心代码2，我的试验2.1，不同噪声率下观察“早停”的作用2.2，不同τ\

Brikie·2021-02-05 22:34

denoise in digital image process

Denosieindigitalimageprocess-simplemodelimage+noise=noisy_image-noisemodel:gaussianmodel...

云雀_·2020-09-15 19:11

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