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【CS231n assignment 2022】Assignment 3 - Part 5，Self Supervised Learning

前言博客主页：睡晚不猿序程⌚首发时间：2022.8.20⏰最近更新时间：2022.8.20本文由睡晚不猿序程原创，首发于CSDN作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请tt我，万分感谢！orz相关文章目录：【CS231nassignment2022】Assignment2-Part1，全连接网络的初始化以及正反向传播【CS231nassignment2022】Assignment2-P

睡晚不猿序程·2023-07-17 00:21

阅读笔记 First Order Motion Model for Image Animation

方法该方法基于self-supervised策略，主要方法是基于训练视频中的一帧图像和和学习到的动作表示，重建出训练视频。

冰冰冰泠泠泠·2023-06-19 13:39

多模态对比互学习和伪标签再学习半监督医学图像分割

Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervisedmedicalimagesegmentation摘要本文方法实验结果总结Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervised

小杨小杨1·2023-06-19 13:08

论文阅读 End-to-End Semi-Supervised Learning for Video Action Detection

End-to-EndSemi-SupervisedLearningforVideoActionDetectionCVPR2022task端到端的半监督视频动作检测方法阅读记录说明以上内容均为作者本人平时阅读并且汇报使用，内容整理全凭个人理解，如有侵权，请联系我；内容如有错误，欢迎留言交流。转载请注明出处，并附有原文链接，谢谢！此外，我还喜欢用ipad对论文写写画画（个人英文阅读的水平有限），做一些

WXiujie123456·2023-06-18 14:24

菜鸟笔记之《Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning》

这篇论文是关于图卷积网络应用在半监督学习方面的深度见解，图卷积网络的理解提供了独特的视角，同时在原始模型的基础上提出了改进，出自香港理工大学，是一篇好文。作者思路很清晰，我将按照文章结构分以下几个方面进行浅析：GCN的理解，模型，实验。GCN理解篇基于图的半监督学习模型是通过寻找图结构和数据特征之间的连接模型进行学习。GCN的图卷积算子本质上是拉普拉斯平滑的特殊形式，同时也是GCN得以有效的主要原

mying_三丘·2023-06-18 02:35

S^3-Rec:self-supervised learning for sequential recommendation with mutual information maximization

S3-rec是人大和美团等研究人员在CIKM2020上发表的一篇文章，本文提出的S3-rec提出基于自监督神经网络架构，使用互信息最大化MIM(mutualinformationmaximization)来充分挖掘出attribute,item,subsequence,andsequence之间的联系。Abstract传统的基于深度学习的序列推荐往往基于物品预测损失来训练模型参数或者数据特征。但是

futurewq·2023-06-17 13:28

论文阅读：Self-Supervised Video Representation Learning With Odd-One-Out Networks

目录ContributionsMethod1、Model2、Threesamplingstrategies.3、Videoframeencoding.ResultsMoreReferencetoFollow论文名称：Self-SupervisedVideoRepresentationLearningWithOdd-One-OutNetworks（2017CVPR）论文作者：BasuraFernan

小吴同学真棒·2023-06-16 06:45

【MICCAI2023】Self-aware and Cross-sample Prototypical Learning for Semi-supervised Medical Image Segm

Self-awareandCross-samplePrototypicalLearningforSemi-supervisedMedicalImageSegmentation,MICCAI2023解读：MICCAI2023|SCP-Net:基于一致性学习的半监督医学图像分割方法(qq.com)论文：https://arxiv.org/abs/2305.16214代码：暂未开源摘要在半监督医学图像分

m0_61899108·2023-06-13 05:59

DINOv2: A Self-supervised Vision Transformer Model

论文地址：[2304.07193]DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision(arxiv.org)演示地址：DINOv2byMetaAIMeta在开源了SegmentAnything（参见我的另外两篇文章：北方的郎：Meta:segmentanything，北方的郎：MetaSegmentAnything测试效果）之后又开源了一组DI

才能我浪费·2023-06-11 12:00

Reid strong baseline 代码详解

目录训练参数训练代码create_supervised_trainer(创建训练函数)create_supervised_evaluator(创建测试函数

爱吃肉的鹏·2023-06-11 09:35

NeRF-Pose: A First-Reconstruct-Then-Regress Approach for Weakly-supervised 6D Object Pose Estimation

论文解读：NeRF-Pose:一种先重建再回归的弱监督6D物体姿态估计方法论文：https://arxiv.org/abs/2203.04802《NeRF-Pose:一种先重建再回归的弱监督6D物体姿态估计方法》是一篇关于物体姿态估计的论文。该方法采用先重建物体再回归姿态的策略，通过弱监督学习实现6D物体姿态的估计。论文的主要思想是利用神经场重建物体的隐式表示，称为OBJ-NeRF，并使用相对相机

LeapMay·2023-06-10 22:38

Semi-supervised Learning(半监督学习)

目录IntroductionWhysemi-supervisedlearninghelp？Semi-supervisedLearningforGenerativeModelSupervisedGenerativeModelSemi-supervisedGenerativeModelLow-densitySeparationAssumptionSelfTrainingEntropy-basedReg

keep--learning·2023-06-09 20:25

【CVPR2021】CPS: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross Pseudo Supervision

CPS:Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCrossPseudoSupervision,CVPR2021解读：【半监督图像分割】2021-CPSCVPR_說詤榢的博客-CSDN博客[CVPR2021]CPS:基于交叉伪监督的半监督语义分割-知乎(zhihu.com)论文：https://arxiv.org/abs/2106.01226v2代码：https

m0_61899108·2023-06-09 19:01

论文笔记：NetVLAD: CNN architecture for weakly supervised place recognition（转）

原文NetVLAD是一个较早的使用CNN来进行图像检索或者视频检索的工作，后续在此工作的基础上陆续出了很多例如NetRVLAD、NetFV、NetDBoW等等的论文，思想都是大同小异。一、图像检索VLAD和BoW、FisherVector等都是图像检索领域的经典方法，这里仅简介下图像检索和VLAD的基本思想。图像检索（实例搜索）是这样的一个经典问题：1、我们有一个图像数据库IiI_iIi，通过函数

Lavau·2023-06-09 12:59

LSTM等时间序列深度学习模型数据预处理

深度学习模型数据预处理主要包括如何reshapeWEBSITE我们将定义一个名为series_to_supervised()的新Python函数，它采用单变量或多变量时间序列并将其构建为监督学习数据集。

hydroclimate·2023-06-09 09:29

文章分享《Supervised Contrastive Learning》自监督对比学习和有监督对比学习的区别

文章题目SupervisedContrastiveLearning作者：PrannayKhoslaPiotrTeterwakChenWangAaronSarna时间：2020会议：NeurIPS文章的主要思想文中的一张图很清楚明了的表明了自监督对比学习与有监督对比学习的区别。自监督的对比学习中，一个样本对应着dataaugmentation一个正样本和多个负样本，以往的关于对比学习的研究中，也是热

宝剑磨，梅花寒·2023-06-09 08:52

多模态 | Supervised Prototypical Contrastive Learning for Emotion Recognition in Conversation论文详解及实现

本文主要详细描述了SupervisedPrototypicalContrastiveLearningforEmotionRecognitioninConversation论文详解及实现。论文详解2022.10.17_SupervisedPrototypicalContrastiveLearningforEmotionRecognitioninConversation用于对话中情绪识别的监督原型对比

夏天｜여름이다·2023-06-09 03:29

【自问自答】Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model Ensembling

写在前面：由于之前已经写过这篇论文的阅读笔记，在这里是我精度之后产生的问题以及对应的我的理解（不一定正确，可能存在强行解释）。基础模型使用的ResNet，其中具体的结构是怎样的？参考。其中，在原文中有五个参数量不同的网络结构，分别是ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152，其中数字表示网络用的总层数，越多表示网络越深也就是越复杂。本文使用的是Re

来日可期1314·2023-06-09 02:12

【论文阅读】Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model Ensembling

论文下载GitHubbib:@INPROCEEDINGS{DaiLi2023Semi,title={Semi-SupervisedDeepRegressionwithUncertaintyConsistencyandVariationalModelEnsemblingviaBayesianNeuralNetworks},author={WeihangDaiandXiaomengLiandKwang

来日可期1314·2023-06-09 02:42

【论文阅读】Twin neural network regression is a semi- supervised regression algorithm

论文下载GitHubbib:@ARTICLE{,title={Twinneuralnetworkregressionisasemi-supervisedregressionalgorithm},author={SebastianJWetzelandRogerGMelkoandIsaacTamblyn},journal={MachineLearning:ScienceandTechnology},y

来日可期1314·2023-06-09 01:06

NLP-机器学习-监督学习-回归

一个好的总结：机器学习知识点全面总结_GoAI的博客-CSDN博客_机器学习笔记监督学习和无监督学习很好区分：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label），输入数据有标签，则为有监督学习

zr_xs·2023-06-08 11:04

LG-BPN: Local and Global Blind-Patch Network for Self-Supervised Real-World Denoising 论文阅读笔记

这是CVPR2023的一篇自监督去噪的文章relatedwork里面的R2R、CVF-SID、AP-BSN还没看过，找时间看一下文章提出了一个叫LG-BPN的网络结构，在现有self-superviseddenoising的blindspotnetwork的基础上提出了DSPMC和dilatedtransformerblock两个模块文章在relatedwork里面把noise2noise类的方法

sysu_first_yasuo·2023-06-07 17:49

【读点论文】DisCo: Remedy Self-supervised Learning on Lightweight Models with Distilled Contrastive Learn

DisCo:RemedySelf-supervisedLearningonLightweightModelswithDistilledContrastiveLearningAbstract虽然自监督表示学习(Self-SupervisedrepresentationLearning,SSL)受到了社会各界的广泛关注，但最近的研究认为，当模型大小减小时，其性能会急剧下降。由于目前的SSL方法主要依靠

羞儿·2023-06-07 04:06

FisheyeDistanceNet-Self-Supervised Scale-Aware ……（二）

B.PhotometricLoss让我们考虑一对图像的重建误差，从一组图片到在时间t处的距离估计值Dt，以及相对于源图像姿势的相对姿势.使用网络点云Pt的距离估计Dt，Pt通过以下方式获得：其中表示从图像到摄像机坐标的未投影，如第II-A节所述，pt表示图像It的像素集。姿势估计被用来获得估计从图片的点云中。在t'时刻，使用节中描述的投影模型被投影到鱼眼相机上。将变换和投影与公式6相结合，建立了从

向前走就是我·2023-04-21 15:10

FisheyeDistanceNet-Self-Supervised Scale-Aware ……（一）

准备工作：什么是自监督？自监督：利用辅助任务从无监督的数据中挖掘大量自身的信息。（辅助任务就是基于数据特征构造一个任务进行训练）其中辅助任务：例如输入一张图片，把图片随机旋转一个角度，然后把旋转后的图片作为输入，随机旋转的角度作为标签。再例如，把输入的图片均匀分割成3*3的格子，每个格子里面的内容作为一个patch，随机打乱patch的排列顺序，然后用打乱顺序的patch作为输入，正确的排列顺序作

向前走就是我·2023-04-21 15:36

详解树莓派上如何安装Home Assistant Supervised，让家里的智能设备更智能

前言HomeAssistant的大名，想必大家都知道，使用它可以轻易把米家的设备，桥接到Apple的HomeKit，让用户可以用Siri就可以控制小米设备。当然，我们用树莓派，不想使用HA的系统，又像获得更全面的HA体验，可以试试HAS。首先，我们看看HomeAssistantSupervised和HomeAssistantSystem以及Core的区别，参考自compare-installati

Mintimate·2023-04-19 15:24

新手树莓派4B安装Supervised+Home Assistant及问题解决

RaspberryPiOSwithdesktopandrecommendedsoftwareReleasedate:September22nd2022System:32-bitKernelversion:5.15Debianversion:11(bullseye)终于搞清楚了，官方的Supervised

受打击无法动弹·2023-04-19 15:21

Weakly-supervised Grounded Visual Question Answering using Capsules论文笔记

胶囊网络之FoundaReasonforme?Weakly-supervisedGroundedVisualQuestionAnsweringusingCapsules论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1VQA和视觉定位3.2VQA和CLEVR下的视觉推理3.3胶囊网络四、方法4.1问题构成4.2输入的Embedding4.2.1问题embedding4.2.2图像embeddi

乄洛尘·2023-04-19 07:40

【GAN-语义分割】Adversarial learning for semi-supervised semantic segmentation

论文：https://arxiv.org/abs/1802.07934代码：https://github.com/hfslyc/AdvSemiSegPASCAL-VOC2012数据集（vocdevkit、Vocbenchmark_release）介绍适合初学者的PASCALVOC2012数据集的下载及简单讲解摘要我们提出了一种使用对抗网络的半监督语义分割方法。虽然大多数现有的鉴别器D经过训练，可以

zelda2333·2023-04-18 02:45

半监督动作识别(Semi-Supervised Action Detection)部分论文汇总

本文不保证时效性覆盖性CVPR[link][code][TimeBalance][23]TimeBalance:Temporally-InvariantandTemporally-DistinctiveVideoRepresentationsforSemi-SupervisedActionRecognition[link][code][CMPL][22]Cross-ModelPseudo-Labe

xiongxyowo·2023-04-17 02:50

【arxiv】data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language

论文&代码MetaAI首个多模态自监督算法摘要虽然自监督学习的一般思想在模态之间是相同的，但实际的算法和目标差异很大，因为它们是在考虑到单一模态的情况下开发的。data2vec核心思想是在使用标准Transformer体系结构的自蒸馏设置中，基于输入的mask视图预测完整输入数据的潜在表示。data2vec不是预测本质上是局部的人类语音的单词、视觉标记或单元等特定于模态的目标，而是预测包含来自整个

lynn_Dai·2023-04-17 00:08

论文阅读 —— Graph Self-Supervised Learning: A Survey （自监督图学习综述）

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.00111.pdf目录摘要1引言2定义和符号（notation）2.1术语定义2.2符号3框架和分类3.1图自监督学习的统一框架和数学公式3.2图自监督学习的分类3.3自我监督训练计划的分类3.4下游任务分类4基于生成的方法4.1特征生成4.2结构生成5基于属性的辅助方法5.1辅助属性分类5.1.1基于聚类的方法5.1.2基于成对关系

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-16 09:39

SPR:SUPERVISED PERSONALIZED RANKING BASED ON PRIOR KNOWLEDGE FOR RECOMMENDATION

呆狐仙·2023-04-16 00:04

Incorporating organelle correlations intosemi-supervised learning论文分析

Incorporatingorganellecorrelationsintosemi-supervisedlearningforproteinsubcellularlocalizationprediction相关论文主页：www.csbio.sjtu.edu.cn/bioinf/CorrASemiB动机：曾经的系统性能问题导致图像处理质量不高现有的生物信息图像内标注稀疏，样本少多标记类蛋白质用传统

Kelisita·2023-04-14 04:31

机器学习-16-Semi-supervised Learning(半监督学习)

文章目录Semi-supervisedLearningIntroductionWhysemi-supervisedlearninghelp？Semi-supervisedLearningforGenerativeModelSupervisedGenerativeModelSemi-supervisedGenerativeModelLow-densitySeparationAssumptionSel

迷雾总会解·2023-04-14 04:31

论文阅读《NeRF-Supervised Deep Stereo》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.17603.pdf源码地址：https://nerfstereo.github.io/概述针对深度估计的标签数据难以获取，自监督方法在病态（遮挡、非朗伯面）区域的表现差，跨域泛化能力弱的问题，本文提出了一种新的框架用于在无标签条件下训练双目立体深度估计模型，该方法通过NeRF来对单目拍摄的图像序列进行有监督训练得到目标场景的神经辐

CV科研随想录·2023-04-13 03:01

【论文笔记】Learning Synergies between Pushing and Grasping with Self-supervised Deep Reinforcement Learn

文章目录【论文笔记】LearningSynergiesbetweenPushingandGraspingwithSelf-supervisedDeepReinforcementLearningAbstractI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKNon-prehensilemanipulationGraspingPushingwithgraspingIII.PROBLEMFORM

Ctrl+Alt+L·2023-04-10 23:17

【机器学习】监督学习，非监督学习，半监督学习三者的定义区别及举例分析

监督（supervised）=标签（label），是否有监督，就是输入数据（input）是否有标签，有标签则为有监督学习，没标签则为无监督学习。

daphne odera�·2023-04-10 18:45

2020-02-27

RetinaFace是一种人脸检测方案，这个方案利用self-supervised和extra-supervised多任务学习的优势，可以实现像素级、多尺度的人脸的检测。

BlueCCircle·2023-04-10 06:00

论文阅读 Towards Automated Semi-Supervised Learning

论文阅读TowardsAutomatedSemi-SupervisedLearning摘要让机器自己学习如何搞定一个数据集或任务一直是AutoML领域所关注的，它可能不再需要手动数据预处理、不需要人工搭建模型架构或花式调参。但是这些任务基本上都是基于图像识别等监督学习，而实际场景中更多的是未标注数据。因此南京大学lamda研究组和第四范式的研究者表示自动化也可以蔓延到半监督学习，他们借此提出了一种

kindred_joe·2023-04-09 21:26

2021-IJCA-Masked Label Prediction Unified Message Passing Model for Semi-Supervised Classification

2021-IJCA-MaskedLabelPredictionUnifiedMessagePassingModelforSemi-SupervisedClassificationGNN通过神经网络形成特征传播来进行预测，而LPA使用跨图邻接矩阵的标签传播来获得结果。然而，仍然没有有效的方法将这两种算法直接结合起来。模型作者使用GraphTransformer，联合使用标签嵌入将上述特征和标签传播结

发呆的比目鱼·2023-04-09 02:51

半监督视频分割(Semi-Supervised Video Segmentation)部分论文汇总

本文不保证时效性覆盖性CVPR[link][code][IFR][22]Semi-SupervisedVideoSemanticSegmentationWithInter-FrameFeatureReconstruction[link][code][Reuse][21]LearningDynamicNetworkUsingaReuseGateFunctioninSemi-SupervisedVid

xiongxyowo·2023-04-09 01:24

【弱监督显著目标检测论文】Weakly-Supervised Salient Object Detection Using Point Supervison

2022年在AAAI上发表的一篇使用点监督的弱监督显著目标检测论文论文原文代码地址文章目录摘要一、创新点二、方法1.AdaptiveFloodFilling2.Non-SalientobjectSuppression(NSS)3.NetworkDetails（网络详情）TransformerpartEdge-preservingDecoder(边缘保留解码器)LossFunction三、实验摘要目

一根大白菜·2023-04-09 01:22

显著性检测之Semi-Supervised Video Salient Object Detection Using Pseudo-Labels

Semi-SupervisedVideoSalientObjectDetectionUsingPseudo-Labels文章目录Semi-SupervisedVideoSalientObjectDetectionUsingPseudo-Labels主要工作主要结构Flow-GuidedPseudo-LabelGenerationModel(FGPLG)Videosalientobjectdetec

有为少年·2023-04-09 01:45

弱监督学习系列：Inter-Image Communication for Weakly Supervised Localization

原文链接https://arxiv.org/pdf/2008.05096.pdf代码链接(ECCV2020)Inter-ImageCommunicationforWeaklySupervisedLocalization-GitHub-xiaomengyc/I2C:(ECCV2020)Inter-ImageCommunicationforWeaklySupervisedLocalizationhtt

yafee123·2023-04-08 17:08

弱监督学习系列：Attention-Based Dropout Layer for Weakly Supervised Single Object Localization and Semantic

原文链接：CVPR2019&TPAMI2020https://arxiv.org/abs/1908.10028https://arxiv.org/abs/1908.10028代码连接：tensorflow版本https://github.com/junsukchoe/ADLwsolevaluation论文中实现的pytorch版本https://github.com/clovaai/wsoleva