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【论文笔记】Self-Supervised MultiModal Versatile Networks

【论文笔记】Self-SupervisedMultiModalVersatileNetworks论文详细信息题目：Self-SupervisedMultiModalVersatileNetworks作者：Jean-BaptisteAlayrac,AdriàRecasens,RosaliaSchneider,ReljaArandjelovic,JasonRamapuram,JeffreyDeFauw

Manjusaka\·2023-02-06 13:21

论文笔记-Supervised Contrastive Learning

论文：https://arxiv.org/pdf/2004.11362.pdf代码：https://github.com/HobbitLong/SupContrast交叉熵损失有很多缺点，例如对嘈杂标签缺乏鲁棒性，分类边距可能较差，导致泛化性能下降。作者在对比学习的基础上加上了标签信息，提出了一种监督学习的损失，让来自相同类别的特征比不同类别的特征更靠近。方法给定一批输入数据，首先应用两次数据增强

升不上三段的大鱼·2023-02-06 11:53

paper总结（6）Cross-Model Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Action Recognition

提出了一种更有效的伪标记方案，称为跨模型伪标记（CMPL）。具体来说，除了主骨干网之外，我们还引入了一个轻量级辅助网络，并要求它们相互预测伪标签。我们观察到，由于结构偏差不同，这两个模型倾向于从相同的视频片段中学习互补表示。因此，通过利用交叉模型预测作为监督，每个模型都可以从对应的模型中受益。尽管小型模型的容量较低，但在某些类别上，与大型模型相比，可以实现显著的改进。特别是，它在识别动作时更好地捕

miss9785·2023-02-06 08:09

linux操作系统下GPU服务器运行深度学习实验过程

4：首先创建一个虚拟环境，使用如下命令：virtualenvenv_distantly_supervised_ner5：接下来我们要考虑使用python2.7还是pytho

离殇情·2023-02-05 09:16

有监督对比学习在分类任务中的应用 Supervised Contrastive Learning

1.对比学习一般泛式其中x+是和x相似的正样本，x-是和x不相似的负样本score是一个度量函数，来衡量样本间的相似度。如果用向量内积来计算两个样本的相似度，则对比学习的损失函数可以表示成：其中对应样本x有1个正样本和N-1个负样本。可以发现，这个形式类似于交叉熵损失函数，学习的目标就是让x的特征和正样本的特征更相似，同时和N-1个负样本的特征更不相似。2.对比学习分类「有监督对比学习」：通过将监

持续战斗状态·2023-02-05 08:16

单应性估计论文与代码汇总

单应性估计论文与代码汇总前言SupervisedUnsupervised前言DeepHomographyEstimation深度单应性估计论文与代码汇总Supervised[2016]DeepImageHomographyEstimationpytorch

金渐层猫·2023-02-02 15:53

torch_geometric 笔记：数据集Cora &简易 GNN

1获取数据集该数据集用于semi-supervised的节点分类任务fromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoiddataset=Planetoid(root='

UQI-LIUWJ·2023-02-02 07:00

【论文笔记 - 图像生成 - CVPR2022】Self-supervised Correlation Mining Network for Person Image Generation

Ref:1.原论文人物图像生成的目的是对源图像进行非刚性变形，通常需要未对齐的数据对进行训练。近年来，自监督方法通过将解耦的表征融合在一起进行self-reconstruction，在这一领域展现出了广阔的前景。然而，现有的方法存在以下几点问题，解耦后的特征在特征空间中是对齐的，这种自监督方法无法为空间变换提供足够的监督。先前的特征融合方法（如拼接或MUSTGAN中的统计信息迁移）是全局操作，很难

No pains, no GANs!·2023-02-01 12:09

论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

ICLR20171abstract和intro部分问题的setting在图上进行节点分类，其中只有一部分节点有label——>基于图的半监督学习传统的方法是使用平滑正则其中L0表示图中有监督部分的lossf是神经网络，Δ=D-A表示unnormalized的拉普拉斯矩阵这种方式假设相邻的节点有相同/相似的label——>这种平滑性假设在一定程度上限制了模型的表达能力论文中直接使用一个神经网络f(X

UQI-LIUWJ·2023-02-01 12:07

【论文阅读】SPMF-Net: Weakly Supervised Building Segmentation...

文章目录摘要2.Methodology2.1WeakSupervisionLabelGeneration2.1.1SuperpixelPooling2.1.2Multi-ScaleFeatureFusion2.1.3.CAMCalculation2.2BuildingExtraction3ResultsandAnalysis3.1.Dataset3.2DataProcessing3.3Parame

Jiazhou_garland·2023-02-01 11:35

Kipf-GCN《Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks》论文详解

目录1.前言2.提出GCN2.1先前方法的局限性2.2作者提出的方法2.2.1引入谱卷积通过Chebyshev多项式改进卷积核对卷积操作进行简化使用一阶Chebyshev多项式的卷积核简化特征向量最大值进一步限制卷积核参数量对邻接矩阵和度矩阵进行重新规范化卷积操作的向量化形式GCN的公式GCN用于半监督图分类在无向图上进行半监督节点分类GCN贡献GCN局限性附录（作者简介）1.前言这篇发表在ICL

November丶Chopin·2023-02-01 09:37

【论文IJCAI】Attention as Relation:Learning Supervised Multi-head Self-Attention for Relation Extration

论文链接：https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/0524.pdf论文源码：https://github.com/NKU-IIPLab/SMHSA 这是IJCAI2020的联合实体关系抽取论文，也是主要针对实体重叠的三元组识别问题。这篇文章把任务分成3个部分分别处理各自问题进行抽取得到较好结果。Abstract 联合实体和关系提取是许多自然语言处理任务的关

Irving_III·2023-02-01 08:38

再介绍一篇最新的Contrastive Self-supervised Learning综述论文

文|对白源|对白的算法屋自监督学习（Self-supervisedlearning）最近获得了很多关注，因为其可以避免对数据集进行大量的标签标注。它可以把自己定义的伪标签当作训练的信号，然后把学习到的表示（representation）用作下游任务里。最近，对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分，被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是：将一个样本的不同的、增强过的新样本们在

夕小瑶·2023-01-31 21:30

综述论文阅读”A survey on contrastive self-supervised learning“（Technologies2020）

论文标题Asurveyoncontrastiveself-supervisedlearning论文作者、链接作者：Jaiswal,AshishandBabu,AshwinRameshandZadeh,MohammadZakiandBanerjee,DebapriyaandMakedon,Fillia链接：Technologies|FreeFull-Text|ASurveyonContrastive

不吃香菜的zbw·2023-01-31 21:29

【自监督学习综述】Self-Supervised Visual Feature Learning With Deep Neural Networks: A Survey

摘要通常需要标记的数据才能训练深层神经网络，以便从图像或视频中获得一些特征。为了避免收集和注释大规模数据集的成本，提出了自监督的学习方法。本文从图像或视频中对基于深度学习的一般视觉特征学习方法进行了广泛的评论。首先，描述了该领域的动机，一般方法和术语；然后，总结了用于自监督学习的常见深度神经网络体系结构；接下来，审查了自监督学习方法的模式和评估指标；然后是图像，视频，音频和3D数据的常用数据集以及

哈哈哈1102·2023-01-31 21:59

【论文阅读】A Survey on Contrastive Self-supervised Learning

论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.00362介绍有监督的方法的问题：1、需要昂贵的标记数据2、泛化性能差3、遭受对抗攻击大量的方法开始寻找不需要大量昂贵的标记的方法，通过自监督来学习特征表示随着2014年GAN被提出，有许多基于GAN的自监督的生成模型，但是GAN也存在问题：1、模型参数比较振荡，很难收敛2、判别器通常比生成器训练得更好，使得生成器很难生成逼真的样本对

huitailangyz·2023-01-31 21:58

【自监督学习综述】A Survey on Contrastive Self-Supervised Learning

论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.00362摘要自监督学习越来越受欢迎，因为它能够降低注释大规模数据集的成本。它能够采用自定义的伪标记来监督，并将学习的表示形式用于多个下游任务。对比学习最近已成为用于计算机视觉，自然语言处理（NLP）和其他领域的自监督学习中的主要组成部分。它旨在加入相同样本的扩展版本，同时试图从不同样本中发现加入的样本。本文对遵循对比方法的自监督学习

哈哈哈1102·2023-01-31 21:27

A Survey on Contrastive Self-Supervised Learning

ASurveyonContrastiveSelf-SupervisedLearning对比自监督学习综述Author：AshishJaiswal，AshwinRameshBabu,MohammadZakiZadeh,DebapriyaBanerjeeandFilliaMakedon机构：德克萨斯大学阿灵顿分校计算机科学与工程系，阿灵顿，美国期刊：technologies，10.31提交，12.23

HelloWorld__来都来了·2023-01-31 21:27

花书《深度学习》《Deep Learning》学习笔记chapter 5 (1)

转录，机器翻译，结构化输出，异常检测，合成和采样，缺失值填补，去噪，密度估计或概率分布律函数估计5.1.2性能度量，P**5.1.3经验，E机器学习算法分为:无监督(unsupervised)和监督(supervised

no0758·2023-01-30 13:59

【论文阅读】HeCo：Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning

具有协同对比学习的自监督异质图神经网络摘要1准备工作2HeGo模型2.1节点特征转换2.2网络架构视角引导的编码器2.3元路径视角引导的编码器2.4视角掩蔽机制2.5协同对比优化（CollaborativelyContrastiveOptimization）2.6模型扩展2.6.1HeCo_GAN2.6.2HeCo_MU3实验3.1实验设置3.2节点分类3.3节点聚类论文链接：https://ar

Cziun·2023-01-30 08:53

Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning

1.基本概念HeterogeneousInformationNetwork（异构信息网络）分别表示节点集合，连接关系集合，节点类型集合，连接关系类型集合，节点类型映射，连接关系类型映射。例如图中三种类型的节点（author，paper，subject），两种连接关系类型（write，belongto）Networkschema（网络模式）相当于对异构图的一个抽象表示，以节点类型集合作为新的图顶点集

面包片片·2023-01-30 08:52

Accurate prediction of molecular targets using a self-supervised image rep...（代码理解）

GitHub-HongxinXiang/ImageMol:ImageMolisamolecularimage-basedpre-trainingdeeplearningframeworkforcomputationaldrugdiscovery.我在windows上下载并测试的首先是其中每个文件夹中文件的意义：1.preparingdataset在第一步“1.preparingdataset”中，

马鹏森·2023-01-29 12:02

（新型事件相机有关的论文解读）EV-FlowNet: Self-Supervised Optical Flow Estimation for Event-based Cameras

目录事件相机有关的论文解读之EV-FlowNet:Self-SupervisedOpticalFlowEstimationforEvent-basedCameras写在前头方法数据输入网络结构损失函数光度误差光滑损失结果数据集个人总结事件相机有关的论文解读之EV-FlowNet:Self-SupervisedOpticalFlowEstimationforEvent-basedCameras这篇论

CyrilSterling·2023-01-29 00:07

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 5：Softmax Regression

SoftmaxRegressionTutorial地址：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/从本节开始，难度开始加大了

songrotek·2023-01-28 14:24

Spatial Uncertainty-Aware Semi-Supervised Crowd Counting

考虑空间不确定性的半监督人群计数提出一种基于正则化代理任务（二值分割）的空间不确定性感知半监督方法提出的空间不确定性感知师生框架关注高置信度区域的信息，同时以端到端的方式处理来自未标注数据的噪声监督。

Yunpeng1119·2023-01-28 09:09

论文阅读“Semi-supervised learning with mixed-order graph convolutional networks”

WangJ,LiangJ,CuiJ,etal.Semi-supervisedlearningwithmixed-ordergraphconvolutionalnetworks[J].InformationSciences,2021,573:171-181.摘要导读近年来，图卷积网络（GCN）在半监督学习（SSL）方面取得了重大进展。然而，现有基于GCN的方法有两个主要的局限性。首先，基于GCN的方

掉了西红柿皮_Kee·2023-01-28 03:42

sklearn聚类评价指标

sklearn.metric包下，与聚类相关的指标都在sklearn.metric.cluster包下，聚类相关的指标分为两类：有监督指标和无监督指标，这两类指标分别在sklearn.metric.cluster.supervised

dejing6575·2023-01-27 11:14

Pytorch——报错解析：RuntimeError: Expected to mark a variable ready only once. This error is caused by one

我在做Semi-Supervised任务时遇到了该BUG，因为在写模型时将student的model运行了两次，分别对两组image进行了forwardtrain并计算了loss，因此出现了如下错误，以此记录

Irving.Gao·2023-01-26 09:58

ICML2021论文笔记《Self-supervised Graph-level Representation Learning with Local and Global Structure》

ICML2021论文笔记《Self-supervisedGraph-levelRepresentationLearningwithLocalandGlobalStructure》摘要本文研究了无监督/自监督的全图表示学习，这在药物和材料发现中的分子性质预测等许多任务中都是至关重要的。现有的方法主要集中在保留不同图实例之间的局部相似性结构，但没有发现整个数据集的全局语义结构。在本文中，我们提出了一个

栗子酱15551·2023-01-25 18:49

读Leveraging Unimodal Self-Supervised Learning for Multimodal AVSR论文

利用单模态自监督学习进行多模态视听语音识别论文：https://arxiv.org/pdf/2203.07996v2.pdf代码：https://github.com/lumia-group/leveraging-self-supervised-learning-for-avsr

让我看看谁在学习·2023-01-25 18:48

【论文阅读笔记】3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training

论文地址：3Dhumanposeestimationinvideowithtemporalconvolutionsandsemi-supervisedtraining代码地址：VideoPose3D论文总结本文方法名为VideoPose3D，使用2D关键点序列（xi,yix_i,y_ixi,yi）预测某个时间点的3D关键点，大致就是使用一段2D坐标序列（而不是作用在2Dheatmap上）动作去

时光机ﾟ·2023-01-25 08:41

论文翻译：2018_Artificial Bandwidth Extension with Memory Inclusion using Semi-supervised Stacked Auto-en.

论文地址：使用半监督堆栈式自动编码器实现包含记忆的人工带宽扩展作者：PramodBachhav,MassimilianoTodiscoandNicholasEvans博客作者：凌逆战博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10889975.html摘要为了提高宽带设备从窄带设备或基础设施接收语音信号的质量，开发了人工带宽扩展(ABE)算法。以动态特征或从邻

凌逆战·2023-01-22 07:58

python fasttext 文本分类

参考https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master/python#train_supervised-parameters（官方git）https

厨师长爱炼丹·2023-01-21 10:58

Semi- Supervised learning (SSL)半监督学习常用的算法

写在前面的话：持续更新机器学习一般分为三种：全监督学习，半监督学习和无监督学习。其主要区别在于训练集的数据是否有标签（label).如果训练集的所有数据都有标签则称为全监督学习;如果训练集的部分数据有标签，部分数据咩有标签则称之为半监督学习;如果训练集的数据全部都没有标签则称之为无监督学习。目前图像分割能发出顶会的基本都是半监督学习，所以本文主要来探讨几种半监督学习的方法。1.Pseudolabe

MacalDan·2023-01-19 12:02

论文阅读笔记 [NIPS2019] Learning to Self-Train for Semi-Supervised Few-Shot Classification

学习自我训练的半监督小样本分类Li-nips2019-LST-LearningtoSelf-TrainforSemi-SupervisedFew-ShotClassification摘要作者提出了一种新颖的半监督元学习方法：学习自我训练（简称LST）。这种方法利用无标签数据，特别是学习如何择优挑选和标记这些无标签数据，以进一步提高性能。对于每个小样本任务，训练一个小样本模型来预测无标签数据的伪标签

勇敢的仙人掌·2023-01-19 12:31

[半监督学习] FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling

在FixMatch中,对所有类别使用预定义的常量阈值来选择有助于训练的未标记数据,因此无法考虑不同类别的不同学习状态和学习难度,UDA也是如此.为解决这个问题,提出了课程伪标签(CurriculumPseudoLabeling,CPL),这是一种根据模型的学习状态来利用未标记数据的课程学习方法.CPL的核心是在不同时刻灵活地调整不同类别的阈值.论文地址:FlexMatch:BoostingSemi

码侯烧酒·2023-01-18 20:06

Tailoring Self-Supervision for Supervised Learning-读后总结

TailoringSelf-SupervisionforSupervisedLearning摘要文章思路一些值得读的参考文献和技术：值得一读的高引文献可视化技术摘要近期，在监督学习中部署一个合适的自监督学习来提高监督学习的性能是一个具有前景的方式。然而，因为之前的前置任务主要为了无监督的表征学习而设计，所以自监督的优点没有被完全利用起来。这里，我们首先为自监督辅助监督目标，提出三点要求。第一，这些

Ocodotial·2023-01-18 14:58

08_09_4_Semi-supervised_PCA_reconstru_K-Means_Clustering_Gaussian Mixture_Anomaly Detection_Dirichle

cp11_WorkingwithUnlabeledData_ClusteringAnalysis_Kmeans_hierarchical_dendrogram_heatmap_DBSCANhttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/10581397708_DimensionalityReduction_svd_Kernel_pca_ma

LIQING LIN·2023-01-18 09:27

基于Paddle复现《Neighbor2Neighbor: Self-Supervised Denoising from Single Noisy Images》降噪网络

论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.02824原repo:https://github.com/TaoHuang2018/Neighbor2NeighborPaddle复现Repo:https://github.com/txyugood/Neighbor2Neighbor_Paddle1.简介近年来，由于神经网络的快速发展，图像降噪也从中获得了巨大的好处。然而，由于需要

人工智能研习社·2023-01-17 19:42

Neighbor2Neighbor: Self-Supervised Denoising from Single Noisy Images

下面内容来自智源研究院CVPR2021预讲华为诺亚专场1、深度学习的图像去噪方法面临的挑战当前方法主要包括三类：基于监督学习的方法：使用noisy-clean图像对进行训练（DnCNN,FFDNet,CBDNet,SGNet）。这类方法的难点在于，在真实场景中，比较难以获取noisy-clean的图像对Noise2Noise（ICML18）：使用Noisy-noisy图像对进行训练，每个场景都需要

c2a2o2·2023-01-17 19:41

图像去噪——Neighbor2Neighbor: Self-Supervised Denoising from Single Noisy Images

一种用于图像降噪的自监督学习方法Nb2NbNeighbor2NeighborNoise2NoiseRevisitProposedMethodGenerationofTrainingImagePairsSelf-SupervisedTrainingwithaRegularizerNoise2NoiseRevisitNoise2Noise的核心思想是，对于一个未观察的干净场景x\mathbf{x}x和

黑洞是不黑·2023-01-17 19:41

自监督模型---概述

图像自监督网络结构一般包含两种结构：辨别式(孪生网络)，生成式(GAN网络)；由于自监督任务没有标签，我们需要基于一定规则去生成标签或还原图像，该过程称为借口任务(Pretexttasks)，Unsupervised/self-supervised

木羊子羽·2023-01-17 19:39

语音-自监督学习《self-supervised learning》

1.自监督学习的意义 1.1.1.网络定义：大多数时，网络=特征提取+下游任务 1.1.2.自监督学习：目的就是从一个较难的自监督任务中，训练特征提取模块 1.1.3.下游任务：拼接一个下游网络，例如ctc模块进行语音识别（fine-tune模块）2.CPC2.1网络2.2训练定义：采用最小化信息量（熵） 1分子：预测输出值，对应ct 2分母：真实的标签，对应z(t+1) 3当分子分母完全相等：预

方付平·2023-01-17 15:20

李宏毅老师-自监督学习（Self-supervised Learning）Part1

self-supervised与芝麻街人物有着密切联系李宏毅老师讲这堂课的时候还穿着芝麻街的T恤（respect）你可能以为Bert足够大了但是seenext接下来，我们将学习BERT和GPTseries

想研究又不会研究的研究生·2023-01-14 15:21

RTFM：Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature【ICCV 2021】附代码注释

论文解读【摘要】具有弱监督视频级别标签的异常检测通常被表述为多实例学习（MIL）问题，其中我们旨在识别包含异常事件的片段，每个视频被表示为一个视频片段包（Bag）。尽管当前的方法显示出有效的检测性能，但它们对正样本（即异常视频中的稀有异常片段）的识别在很大程度上受到大量负样本的影响，尤其是当异常事件是与正常事件相比仅表现出微小差异时。在许多忽略重要视频时间依赖性的方法中，这个问题更加严重。为了解决

计算机视觉从零学·2023-01-14 11:58

有向加权图最大弱连通分支_Weakly Supervised VAD | 弱监督视频异常检测

一直以来，异常检测都是focuson无监督（也有说是半监督），所需要挑战的数据集多是监控视频下的行人道上的数据集，所要挑战的异常都是未见物体/异常运动(快速运动为主)。这些数据集和真实情景期望解决的危险有所差别，于是[1]提出了UCF-Crime数据集，并且引入了弱监督的多示例学习的方法进入异常检测。1.CVPR2018:RealWorldAnomalyDetectioninSurveillanc

weixin_39788986·2023-01-14 11:26

论文阅读 (64)：Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature Magnitude Learning

文章目录1引入1.1题目1.2代码1.3摘要1.4Bib2RTFM2.1理论动机2.2多尺度时间特征学习2.3特征量级学习2.4RTFM帧级分类器3实验3.1数据集和度量标准3.2实现细节1引入1.1题目 2021CVPR：用于弱监督视频异常检测的健壮性时间特征量级学习(Weakly-supervisedvideoanomalydetectionwithrobusttemporalfeature

因吉·2023-01-14 11:53

论文阅读“Augmentation-Free Self-Supervised Learning on Graphs”(AAAI 2022)

论文标题Augmentation-FreeSelf-SupervisedLearningonGraphs论文作者、链接作者：Lee,NamkyeongandLee,JunseokandPark,Chanyoung链接：https://arxiv.org/pdf/2112.02472.pdf代码：GitHub-Namkyeong/AFGRL:Theofficialsourcecodefor"Augm

不吃香菜的zbw·2023-01-13 14:12

论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

前言本文提出了一种可扩展的基于图数据结构的半监督学习方法，该方法基于一个有效的卷积神经网络变形，这种变形能够直接对图进行操作（卷积层变为了图卷积层）。图结构的数据在现实应用中非常常见，比如:SocialNetworks,CitationNetwoks,KnowledgeGraphs等。图半监督学习的setting是，在给定的图结构的数据中，只有少部分节点是有标记的，大部分节点是未标记的。其任务就是

饮冰l·2023-01-12 12:40

NetVLAD: CNN Architecture for Weakly Supervised Place Recognition

NetVLAD:CNNArchitectureforWeaklySupervisedPlaceRecognitionNetVLAD:用于弱监督位置识别的CNN架构ReljaArandjelovic,PetrGronat,AkihikoTorii,TomasPajdla,JosefSivic;TheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition

Grace_yanyanyan·2023-01-12 07:16

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