unsupervised 第5页

MoCO ——Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

Title:MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning作者：KaimingHeHaoqiFanYuxinWuSainingXieRossGirshick发表单位：FacebookAIResearch(FAIR)关键词：clip、多模态论文：https://arxiv.org/pdf/1911.05722代码：https:/

其实也很简单·2022-12-29 00:09

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

MOCO一、对比学习简单来描述一下对比学习：机器通过学习特征知道上面图一和图二是相似的，而图三和他们俩是不相似的。机器不需要知道具体的label是什么，经过网络之后得到图片对应的特征，我们希望通过对比学习能够把相似图片的特征拉近，不相似的远离。（像聚类一样）如何得到相似的图片、不相似的图片？通过设置代理任务—pretexttaskpretexttask利用pretexttask来定义图片是否相似的

Linaaa~·2022-12-29 00:08

Why Does Unsupervised Pre-training Help Deep Learning?

为什么无监督预训练有助于深度学习？翻译：娄英欣摘要：很多最近的研究都致力于学习深层结构的算法，例如深度置信网络(DBN)和堆叠自动编码器的变形，他们在不同的领域成果斐然，大部分建立在视觉和语言数据集。监督学习任务获得的最好的结果均包括无监督学习成分，通常是在无监督预训练阶段。即使这些算法已经应用于训练深度模型，但是对于原始的学习依旧存在许多问题。最主要的问题如下：无监督预训练是怎么工作的？对于深层

louyingxin001·2022-12-27 23:42

[文献阅读]—Improving the Lexical Ability of Pretrained Language Models for Unsupervised NMT

前言论文地址：https://aclanthology.org/2021.naacl-main.16.pdf代码地址：https://github.com/alexandra-chron/lexical_xlm_relm前人工作&存在问题在双语翻译情境中，前人工作发现BLI指标(bilinguallexiconinduction)和翻译结果关系很强，而《ProbingPretrainedLangu

Muasci·2022-12-27 23:54

Improved Unsupervised Lexical Simplification with Pretrained Encoders 论文精读

ImprovedUnsupervisedLexicalSimplificationwithPretrainedEncoders论文精读InformationAbstract1Introduction2SystemDescription2.1SimplificationCandidateGeneration2.2SubstitutionRanking2.3ObtainingEquivalenceSc

小白*进阶ing·2022-12-27 09:50

ESimCSE: Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embedding

ESimCSE：用于无监督句子嵌入对比学习的增强样本构建方法XingWu1,2,3,ChaochenGao1,2∗,LiangjunZang1,JizhongHan1,ZhongyuanWang3,SonglinHu1,21InstituteofInformationEngineering,ChineseAcademyofSciences,Beijing,China2SchoolofCyberSe

黑子小明·2022-12-27 06:21

DC-GAN：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks(2015)简述：目前CNN已经在有监督学习中取得成功，本文提出的DCGANs希望能够帮助弥补CNNs在监督学习的成功和非监督学习方面之间的差距。问题or相关工作：本文使用训练有素的鉴别器进行图像分类任务，显示出与其他无监督算法的竞

用GAN得有GPU·2022-12-25 19:09

下一个深度学习的风口在哪里？

在讲对比学习之前，先讲一讲Self-Supervised（自监督）和无监督（Unsupervised）。什么是自监督学习？自监督学习（SS

沃恩智慧·2022-12-24 11:20

【今日CS 视觉论文速览】Thu, 14 Feb 2019

DailyComputerVisionPapers[1]Title:Unsupervised3DEnd-to-EndMedicalImageRegistrationwithVolumeTweeningNetworkAuthors

hitrjj·2022-12-24 02:02

Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with Transformers

VQ-VAE+Transformer真香！其中用到了Performer模型，表现SOTA！性能优于AE等网络。UnsupervisedBrainAnomalyDetectionandSegmentationwithTransformers作者单位：伦敦国王学院,伦敦大学学院论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2102.11650病理性脑部外观可能如此异质，以致仅可理解为异常，

Amusi（CVer）·2022-12-23 08:54

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

今日学习内容来自B站沐神对MOCO这篇论文的逐句讲解，简要做一下记录。主要是自己的一些理解，可能会存在理解不正确的地方。主要思想感觉大概理解，但是很多细节部分还不太懂，所以明天继续阅读一下源码，解决一下疑惑问题。本文方法简:MOCO再附上对比学习的一个总结：对比学习串烧总结有代码，且官方发布的代码形式十分简洁明了，推荐。（正在学习中）1、引入：无监督学习的好处就在于不需要大量标注的data。对比学

每天都想要出去玩鸭~·2022-12-22 13:05

2020-TMI-Unsupervised Bidirectional Cross-Modality Adaptation via Deeply Synergistic

作者在论文中提到在生成图像空间的特征对齐。这块理解有点不清楚？对于目标域到源域生成器（由E&U组成）生成的类源图像，作者添加一个附加任务至源判别器来区分所生成的图像/输入图像是从重建得到，还是从真实目标图像变化而来。如果判别器能成功地区分出生成图像的域，意味着所提取到的特征仍然包含域特征。为了确保特征域不变性，以下对抗损失被运用来监督特征提取的过程。值得注意的是编码器E被鼓励提取域不变特征，通过从

开心就哈哈·2022-12-22 09:43

无监督对比学习论文Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning阅读

目录MoCo论文:《MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning》基础概念了解1、无监督、有监督与自监督学习2、对比学习3、pretexttaskAbstractIntroductionMethod1、ContrastiveLearning2、MomentumContrast2.1Dictionaryasaqueue2.2M

独上归州·2022-12-21 10:03

EmotionGAN: Unsupervised Domain Adaptation for Learning Discrete Probability Distributions of Image

1.摘要深度神经网络在具有大规模标签训练数据的各种基准视觉任务上表现良好；但是，获得这样的训练数据既昂贵又费时。由于域移动或数据集偏差，将在大规模标记的源域上训练的模型直接转移到另一个稀疏标记或未标记的目标域上通常会导致性能下降。在本文中，我们考虑了图像情感识别中的领域适应问题。具体来说，我们研究如何以无监督的方式使图像情感从源域到目标域的离散概率分布适应。我们开发了一种用于情感分布学习的新型对抗

whutmengmeng·2022-12-21 09:18

Meta Correction: Domain-aware Meta Loss Correction for Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Se

1）算法简介DMLC(Domain-awareMeta-learningstrategyisdevisedtobenefitLossCorrection)引入NTM（noisetransitionmatrix）矩阵，用domain-invariantsourcedata构造metadata，去guideNTM的估计。发表在CVPR2021，应该是目前UDA语义分割最好结果，GT5–>CitySpc

weixin_43673376·2022-12-20 18:53

论文解读-<Unsupervised Domain Adaptation with Residual Transfer Networks>

论文题目：《UnsupervisedDomainAdaptationwithResidualTransferNetworks》论文信息：NIPS2016,MingshengLong,HanZhu,JianminWang,TsinghuaUniversity论文：http://ise.thss.tsinghua.edu.cn/~mlong/doc/residual-transfer-network-

海边的第八只螃蟹·2022-12-19 20:42

A DIRT-T APPROACH TO UNSUPERVISED DOMAIN ADAPTATION

这篇是一篇领域自适应（domainadaption，迁移学习的一种）方面的文章，因为我本身的研究方向不是这个，只是老师推荐看的所以我就随便做点笔记，就当做整理一下自己的思路吧。说实话，这里肯定有很多专业术语上面的问题或者其他方面的问题，麻烦大家多多包涵啦。基本问题和动机：领域自适应（Domainadaptation）是指利用源域（sourcedomain）中的标记数据来学习一个可以应用于无标签（或

LeiGaiceong·2022-12-19 09:30

RL Paper Reading: Unsupervised State Representation Learning in Atari

UnsupervisedStateRepresentationLearninginAtari[Paper][Code]Journal:NeurIPSYear:2019Institute:Mila,UniversitédeMontréaAuthor:AnkeshAnand*,EvanRacah*,SherjilOzair*#StateRepresentationLearning#Constrasti

动态规划太难了啊·2022-12-17 17:13

A Two-stage Unsupervised Approach for Low light Image Enhancement（一种两阶段无监督的微光图像增强方法）

主要参考文献及其收获Unpairedimage-to-imagetranslationusingcycle-consistentadversarialnetworksDeepretinexdecompositionforlow-lightenhancement,”inBMVC,2018.分解网络U-Net:ConvolutionalNet-worksforBiomedicalImageSegmen

进阶的傻胖·2022-12-16 03:15

Deep Learning Based Registration文章阅读(七)《CycleMorph: Cycle consistent unsupervised deformable image r

DeepLearningBasedRegistration文章阅读(七)本次文献是MIA2021年3.21号最新的文章《CycleMorph:Cycleconsistentunsuperviseddeformableimageregistration》。本篇文章的网络名字沿用了VoxelMorph的格式，但是不是VoxelMorph团队做的。这篇文章的baseline沿用了VoxelMorph并加

海绵baby强无敌·2022-12-15 14:12

【点云系列】Unsupervised Multi-Task Feature Learning on Point Clouds

UnsupervisedMulti-TaskFeatureLearningonPointClouds论文：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hassani_Unsupervised_Multi-Task_Feature_Learning_on_Point_Clouds_ICCV

^_^ 晅菲·2022-12-15 12:14

GPT模型

GPT模型Paper:https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdfGPT

发呆的比目鱼·2022-12-14 09:20

【arXiv 2021】Cluster Contrast for Unsupervised Person Re-Identification（CCU）

方法概述1，提出clustercontrast（聚类对比）来存储特征向量和计算对比损失。2，展示了通过聚类级别的内存字典，可以解决聚类特征表达不一致的问题。文章目录方法概述内容概要工作概述成果概述方法详解方法框架算法描述具体实现实验结果总体评价引用格式参考文献小样本学习与智能前沿（下方↓公众号）后台回复“CCU”，即可获得论文电子资源。内容概要论文名称简称会议/期刊出版年份baselineback

_Summer tree·2022-12-14 05:57

图机器学习（Graph Machine Learning）- 第三章无监督图学习3 （Unsupervised Graph Learning）- 图神经网络

第三章无监督图学习3-图神经网络Graphneuralnetworks文章目录第三章无监督图学习3-图神经网络Graphneuralnetworks前言3.4图神经网络Graphneuralnetworks3.4.1GNNs的其他形式3.4.2谱卷积Spectralgraphconvolution3.4.3空间图卷积Spectralgraphconvolution3.4.4图卷积实战总结前言Gra

无穷范数·2022-12-14 03:58

图机器学习（Graph Machine Learning）- 第三章无监督图学习（Unsupervised Graph Learning）- 浅嵌入方法

第三章无监督图学习文章目录第三章无监督图学习前言3.1无监督图嵌入路线图3.2浅嵌入方法Shallowembeddingmethods3.2.1矩阵分解Matrixfactorization3.2.1.1图因子分解Graphfactorization3.2.1.2高阶邻近保持嵌入Higher-orderproximitypreservedembedding,HOPE3.2.1.3具有全局结构信息的

无穷范数·2022-12-14 03:57

Content-Aware Unsupervised Deep Homography Estimation

networkstructure:网络提取出Ia和Ib的featuremap，并预测出两张featuremap的mask(和featuremap同尺寸，mask的值代表该pixel为内点的概率),将featuremap与mask相乘得到weightedfeaturemap。将两张weightedfeaturemap拼接起来得到H×W×2C的concat_feature_map送入一个resnet预

至尊宝_water·2022-12-14 03:08

Deep Learning Based Registration文章阅读(一)《Content-Aware Unsupervised Deep Homography Estimation》

笔者每周计划详细看2-3篇比较新的深度学习做配准的文章，主要来源是CV比较好的期刊及顶会CV常用期刊及网址，看完后记录一下印象及理解会更加深刻，更欢迎交流~DeepLearningBasedRegistration文章阅读(一)本次阅读的文章题为《Content-AwareUnsupervisedDeepHomographyEstimation》，来源ECCV2020。PrepareKnowled

海绵baby强无敌·2022-12-14 03:33

论文阅读2021——Motion Basis Learning for Unsupervised Deep Homography Estimation with Subspace Projection

1介绍基于深度学习的单应矩阵的估计，单应矩阵是个3*3的矩阵，表示两个图像之间的变换关系。传统方法是预测一个图像4个点之间的对应关系来计算单应矩阵的，但是本文作者通过预测流来计算单应矩阵的，（直接预测单应矩阵参数是不现实的）。这个网络似乎适用于较小幅度的单应变换。Insmall-baselinescenarios,ahomographyflowcanbereconstructedinsidethe

小玺玺·2022-12-14 03:32

MoCo论文精读

论文阅读题目：MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning从题目中可以提炼出两个信息：momentum-动量Contrast-对比unsupervised

Rui@·2022-12-13 12:47

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第.

Practicequiz:CollaborativeFiltering第1个问题：Youhavethefollowingtableofmovieratings:Refertothetableaboveforquestion1and2；Assumenumberingstartsat1forthisquiz,sotheratingforFootballForeverbyElissaisat(1,1)，

ZhemgLee·2022-12-13 07:59

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第.

吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：UnsupervisedLearning,Recommenders,ReinforcementLearning第一周所有jupyternotebook文件2：吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：UnsupervisedLearning,Recommenders,Reinforcement

ZhemgLee·2022-12-12 18:41

迁移学习论文（五）：Learning Semantic Representations for Unsupervised Domain Adaptation论文原理及复现工作

目录前言原理阐述文章介绍模型结构模型总述超参数设置总结前言本文属于我迁移学习专栏里的一篇，该专栏用于记录本人研究生阶段相关迁移学习论文的原理阐述以及复现工作。本专栏的文章主要内容为解释原理，论文具体的翻译及复现代码在文章的github中。原理阐述文章介绍这篇文章于2018年发表在ICML会议，作者是ShaoanXie、ZibinZheng、LiangChen、ChuanChen。这篇文章解决的主要

CtrlZ1·2022-12-12 11:51

无监督对比学习之MOCO 《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》

无监督学习如果可以建立一种通用的无监督模型，经过海量无标签数据的学习后，可以习得一个强大的特征提取器，在面对新的任务，尤其是医疗影像等小样本任务时，也能提取到较好的特征。这就是无监督学习的意义。对比学习对比学习的概念很早就有了，它是无监督学习的一种方法，但真正成为热门方向是在2020年的2月份，Hinton组的TingChen提出了SimCLR，用该框架训练出的表示以7%的提升刷爆了之前的SOTA

我想静静，·2022-12-10 23:58

【论文精读】SfMLearner——《Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video》

SfM(StructurefromMotion)是一种经典的实现三维重建的算法，从相机运动中实现三维重建（要求相机是运动的，环境是静止的）——根据一组2D图像序列还原3D空间点位置以及相机位姿。《UnsupervisedLearningofDepthandEgo-MotionfromVideo》（SfmLearner）提出了基于自监督学习的单目深度+位姿估计的经典框架，成为最基本的自监督学习的范式

M号攻城狮·2022-12-10 21:40

最优传输论文（二）Deep Joint Distribution Optimal Transport for Unsupervised Domain Adaptation

前言本文使用一种名为DeepJDOT的解决方案来解决域适应问题:通过基于最优传输的联合深度表示/标签的差异度量，我们不仅学习源和目标域之间对齐的新数据表示，而且同时保留分类器使用的鉴别信息。在JDOT中，作者提出利用离散最优输运来匹配源域中类正则性约束下两个域的移位边际分布，联合分布直接使用耦合γ对边缘和类条件分布共同移位进行对齐。但该方法存在两个缺点，本文对此提出了解决方案:1)JDOT方法扩展

shawchan9·2022-12-10 12:38

最优传输论文（三十二）：Deep multi-Wasserstein unsupervised domain adaptation论文原理

文章目录前言摘要1.Introduction2.Relatedwork3.Settingandbackgroundknowledge4.Multi-criticdomainadaptation5.Experiments6.消融研究7.Conclusion代码前言文章来自2019年的PRletter本文是本人领域自适应与最优传输系列论文的第32篇，所有系列论文的相关代码在https://github

CtrlZ1·2022-12-10 12:08

【论文】【CVPR 2019 oral】Unsupervised Person Re-identification by Soft Multilabel Learning

目录AbstractIntroductionRelatedWorkDeepSoftMultilabelReferenceLearningProblemformulationandoverviewSoftmultilabel-guidedhardnegativeminingCross-viewconsistentsoftmultilablelearningReferenceagentlearning

- birdguan -·2022-12-10 12:36

最优传输论文(四)Deep multi-Wasserstein unsupervised domain adaptation

前言代码见：https://github.com/namletien/mcda在域适应过程中，标准泛化边界提示我们最小化三个项的总和:(a)源域真实风险，(b)源和目标域之间的散度，©两个域上理想联合假设的组合误差。本文中提出MCDA方法——最小化前两项，同时控制第三项，从而解决忽略第三项带来的负迁移问题。MCDA受益于高度自信的目标样本(使用softmax预测)，以最小化按类别的Wasserst

shawchan9·2022-12-10 12:32

最优传输论文（六十三）：Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation论文原理

文章目录前言摘要1.Introduction2.RelatedWork3.Methodology3.1.最大平均差异回顾3.2.对比域差异3.3.对比适应网络3.4.OptimizingCAN4.Experiments4.1.Setups4.2.Comparisonwiththestate-of-the-art4.3.消融研究5.Conclusion代码前言文章来自2019年的CVPR

CtrlZ1·2022-12-10 04:12

【论文阅读】【Arxiv 2022.02】Unsupervised Representation Learning for Point Clouds: A Survey

文章目录Abstract1INTRODUCTION2BACKGROUND2.1Basicconcepts3POINTCLOUDDATASETS4COMMONDEEPARCHITECTURESFORPOINTCLOUDLEARNING5UNSUPERVISEDPOINTCLOUDREPRESENTATIONLEARNING(无监督的点云representationlearning)5.1Genera

I"ll carry you·2022-12-09 07:19

相似度衡量（需复现）：苏剑林博客2：Unsupervised Opinion Summarization Using Approximate Geodesics

UnsupervisedOpinionSummarizationUsingApproximateGeodesics评述我觉的这篇论文可以细细研读，针对比较关心的几个问题，给了解决方案，在各向异性，在语义表示上，都提出了一些改进。我觉得可以。可以作为复现论文之一。论文围绕两个问题：1如何获得较好的语义表示向量？（传统预训练语言模型具有各向异性）2如何测算语义表示向量之间的相对距离？（基于统计的方法和

等景，不如找景·2022-12-09 07:05

(Unsupervised Anomaly Detection)无监督异常检测领域最新研究进展 - Part 0 异常检测简述【持续更新...】

我是大黄同学呀·2022-12-09 05:03

机器学习-37-GAN-04-Unsupervised Condition GAN(无监督有条件GAN：Direct Transformation，Projection to Comon Space)

文章目录UnsupervisedConditionGANUnsupervisedConditionalGenerationDirectTransformation(直接转)利用判别网络利用预训练网络CycleGAN其它starGAN(多domain间的转化)ProjectiontoCommonSpace(投影到公共空间)共享参数增加判别网络ComboGAN(CycleConsistency)Com

迷雾总会解·2022-12-08 12:16

【论文笔记3_超分辨】（DRN）Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution

文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork2.1Supervised2.2Unsupervised2.3Duallearning3ProposedMethod==3.1PairedData

HaoTianYan·2022-12-08 12:57

【CVPR2021】Unsupervised Degradation Representation Learning for Blind Super-Resolution

内容导读文章针对盲超分，提出了一种无监督的降质表示学习方案，而无需进行显式的降质估计。具体而言，通过学习抽象表示，去区分表示空间中的各种将至模型，而非在像素空间中的显式地学习或者估计降质模型。文章提出了一个降质/退化感知（Degradation-Aware）网络——DASR。1、论文来源2021CVPR，一作是国防科技大学在读博士生王龙光论文下载链接开源：值得学习原作王博士讲解视频：单目双目图像超

月满星沉·2022-12-08 12:25

记忆引导的无监督图像到图像转换【Memory-guided Unsupervised Image-to-image Translation】

背景：现有方法通常无法处理具有多个不同对象的图像。它们将全局样式应用于整个图像，而没有考虑实例与背景之间或实例内部的较大样式差异。方法：我们提出了一个类感知记忆网络，它明确地解释了本地风格的变化。引入了具有一组读取/更新操作的键值内存结构来记录类别风格的变化。键存储用于分配内存项的与域无关的内容表示，而值对特定于域的样式表示进行编码。我们还提出了一个特征对比损失来提高记忆项目的辨别力。主要创新：分

迁凉·2022-12-08 07:33

用于图像去雾的无监督条件解开网络【UNSUPERVISED CONDITIONAL DISENTANGLE NETWORK FOR IMAGE DEHAZING】

摘要提出了一个使用非成对数据集的无监督条件解缠网络(UCDN)。我们的方法通过引入基于物理的解缠结来加强约束。与其他无监督去雾模型不同，我们的方法适应了雾的多浓度，并在不同浓度的数据集上表现出色。贡献：1、添加条件解开网络改进了CycleGAN的单图像去雾，该网络在合成数据集上优于现有的基于CycleGAN的去雾模型。2、收集了一个具有挑战性的大规模自然图像去雾数据集，其中包含超过3500张有雾的

迁凉·2022-12-08 07:33

【CVPR 2021】Unsupervised Multi-Source Domain Adaptation for Person Re-Identification (UMSDA)

方法概述1，文章将多源概念引入到了无监督域适应行人重识别当中。2，文章提出了一种修订域特定批归一化模块(RDSBN),可以同时减少域特定信息和增加人物特征的可区别性。3，我们基于多域信息融合（MDIF）开发了图神经网络（GCN），以此来拉近特征空间中的多域。文章目录方法概述内容概要工作概述成果概述方法详解方法框架具体实现实验结果总体评价引用格式参考文献内容概要论文名称简称会议/期刊出版年份base

_Summer tree·2022-12-07 21:21

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第.

吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：UnsupervisedLearning,Recommenders,ReinforcementLearning第二周所有jupyternotebook文件1：吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：UnsupervisedLearning,Recommenders,Reinforcement

ZhemgLee·2022-12-07 02:24

Cross-Attention in Coupled Unmixing Nets for Unsupervised Hyperspectral Super-Resolution

代码：GitHub-danfenghong/ECCV2020_CUCaNet:Cross-AttentioninCoupledUnmixingNetsforUnsupervisedHyperspectralSuper-Resolution,ECCV,2020.(PyTorch)https://github.com/danfenghong/ECCV2020_CUCaNet模型数学支撑：基本假设：X图

CCRJ·2022-12-05 22:25

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