摘要: 本文解决了半监督视频目标分割的问题.给定第一帧的mask,将目标从视频背景中分离出来.本文提出OSVOS,基于FCN框架的,可以连续依次地将在IMAGENET上学到的信息转移到通用语义信息,实现前景分割的目的,之后学习单个标注物体的外形.尽管所有的帧序列都是独立处理的,但结果却是时序相关的,连续稳定的.我们在两个标注的视频数据集上进行了测试,结果显示OSVOS是非常快的,同时较当前流行的最好算法强一大截. 介绍: CNN网络划时代的改变了计算机视觉领域.极大的提升了图像分类,目标检测的准…

Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation 论文原文 摘要 创新点:我们提出了一种使用对抗网络进行半监督语义分割的方法. 在传统的GAN网络中,discriminator大多是用来进行输入图像的真伪分类(Datasets里面sample的图片打高分,generator产生的图片打低分),而本文设计了一种全卷积的discriminator,用于区分输入标签图中各个像素(pixel-wise)的分类结果是ground…

Semi-Supervised Semantic Segmentation with High- and Low-level Consistency TPAMI 2019 论文原文 code 创新点: 利用两个分支结构分别处理low-level和high-level的特征,进行半监督语义分割 网络结构 上分支:Semi-Supervised Semantic Segmentation GAN (s4GAN) 下分支:Multi-Label Mean Teacher (MLMT) s4GAN 训练…

论文原文原文地址 Motivations 传统的训练方式需要针对不同 domain 的数据分别设计模型,十分繁琐(deploy costs) 语义分割数据集标注十分昂贵,费时费力 Contributions 本文提出的统一模型可以实现跨领域统一训练 模型使用少量的标注数据和大量未标注数据(半监督模型) 网络架构/方法实现 基本结构:一个encoder和n个decoder(decoder数量和domain的数量相同) 基本设定:假设共有两个数据集domainA和domainB,每个domain中都…

本文翻译自 Superset 的官方文档:Toturial - Creating your first dashboard 最新版本的 Superset 界面与功能上与文档中提到的会有些许出入,以实际的为主.本文仅作翻译 入门教程-创建你的第一个看板 本教程的目标用户是那些想要在 Superset 中创建图表与看板的人.我们将会展示如何通过 Superset 去连接到一个新的数据库并且配置这个库中的一张表以用于分析.同时你也能够通过已经添加上来的数据库去探索数据,可以添加可视化的图表到看板中.通…

官方教程,共 6 个小节.每一小节的第一部分是知识讲解,第二部分是在线测试环境的入口. kubectl 的命令手册 原文地址 1 创建集群 1.1 使用 Minikube 创建集群 Kubernetes 集群 Kubernetes 协调一个高可用的计算机集群,这个集群连接到一起作为一个单元工作.通过 Kubernetes 中的抽象,可以将容器化应用程序部署到集群,而不必将它们绑定到单个机器上.为了使用这种新的部署模式,应用程序需要以一种将它们与单个主机分离的方式进行打包:容器化.在过去的部署模型…

视频分割在移动端的算法进展综述 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签. 视频分割是一项广泛使用的技术,电影电视特效.短视频直播等可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来,通过修改或替换背景,可以将任务设置在现实不存在不存在或不易实现的场景.强化信息的冲击力.传统方式可通过视频图像的手工逐帧抠图方式(摄影在带绿幕的专业摄影棚环境摄制,后期特效完成背景移除切换图 1),比如<复仇者联盟><…

歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的办法:Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012) 解决思路:对词窗口进行聚类,并对每个单词词保留聚类标签,例如bank1, bank2等 来源于笔者…

被誉为计算机视觉领域 "奥斯卡" 的 CVPR 刚刚落下帷幕,2021 年首届 "新内容 新交互" 全球视频云创新挑战赛正火热进行中,这两场大赛都不约而同地将关注点放在了视频目标分割领域,本文将详细分享来自阿里达摩院的团队在 CVPR DAVIS 视频目标分割比赛夺冠背后的技术经验,为本届大赛参赛选手提供 "他山之石". 作者|负天 与图像识别不同,AI 分析理解视频的技术门槛较高.长期以来,业界在视频 AI 技术的研究上鲜有重大突破.以 CVP…

将视频插入视频:CVPR2019论文解析 Inserting Videos into Videos 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Lee_Inserting_Videos_Into_Videos_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 在本文中,本文引入了一个新的问题,即通过插入其他视频来操作给定的视频.本文的主要任务是,给定一个对象视频和一个场景视频,在场景视频中用户指定的位置插入对象视频,以使生成…

半监督生成对抗网络 一.SGAN简介 半监督学习(semi-supervised learning)是GAN在实际应用中最有前途的领域之一,与监督学习(数据集中的每个样本有一个标签)和无监督学习(不使用任何标签)不同,半监督学习只为训练数据集的一小部分提供类别标签.通过内化数据中的隐藏结构,半监督学习努力从标注数据点的小子集中归纳,以有效地对从未见过的新样本进行分类,要使半监督学习有效,标签数据和无标签数据必须来自相同的基本分布. 缺少标签数据集是机器学习研究和实际应用中的主要瓶颈之一,尽管无标…

这个系列我们用现实中经常碰到的小样本问题来串联半监督,文本对抗,文本增强等模型优化方案.小样本的核心在于如何在有限的标注样本上,最大化模型的泛化能力,让模型对unseen的样本拥有很好的预测效果.之前在NER系列中我们已经介绍过Data Augmentation,不熟悉的童鞋看过来 中文NER的那些事儿4. 数据增强在NER的尝试.样本增强是通过提高标注样本的丰富度来提升模型泛化性,另一个方向半监督方案则是通过利用大量的相同领域未标注数据来提升模型的样本外预测能力.这一章我们来聊聊半监督方案中的…

上一篇:每篇半小时1天入门MongoDB——1.MongoDB介绍和安装 配置环境变量 Win10系统为例 右键单击“此电脑”——属性——高级系统设置——高级——环境变量,添加C:\Program Files\MongoDB\Server\3.0\bin;.注意:要以;隔开各种变量. 这样的话就可以直接在CMD命令窗口中输入mongo 表示环境变量设置成功,并已经连接到默认数据库test中. 我们可以输入mongod --help来查看相关的帮助信息 C:\Users\zouqi>mongod…

<Android 音视频从入门到提高 —— 任务列表> 1. 在 Android 平台绘制一张图片,使用至少 3 种不同的 API,ImageView,SurfaceView,自定义 View 2. 在 Android 平台使用 AudioRecord 和 AudioTrack API 完成音频 PCM 数据的采集和播放,并实现读写音频 wav 文件 3. 在 Android 平台使用 Camera API 进行视频的采集,分别使用 SurfaceView.TextureView 来预览 Ca…

HTML5是关注度ZUI高的前沿Web技术,而移动互联网则是近两年ZUI炙手可热的Web领域.<HTML5移动应用开发入门经典>将这两者巧妙结合起来,详细讲解了如何利用HTML5进行移动应用开发.    HTML5移动应用开发入门经典总共分为24章,以示例的方式对如何使用HTML5及相关技术进行移动应用开发做了全面而细致的介绍.本书首先讲解了HTML5的起源以及它为什么适用于移动设备,然后讲解了HTML5的基本元素以及所做的改进.canvas(画布).视音频.微格式.微数据.拖曳等新增特性,还…

小样本利器2.文本对抗+半监督 FGSM & VAT & FGM代码实现 上一章我们聊了聊通过一致性正则的半监督方案,使用大量的未标注样本来提升小样本模型的泛化能力.这一章我们结合FGSM,FGM,VAT看下如何使用对抗训练,以及对抗训练结合半监督来提升模型的鲁棒性.本章我们会混着CV和NLP一起来说,VAT的两篇是CV领域的论文,而FGM是CV迁移到NLP的实现方案,一作都是同一位作者大大.FGM的tensorflow实现详见Github-SimpleClassification 我们会…

在前两章中我们已经聊过对抗学习FGM,一致性正则Temporal等方案,主要通过约束模型对细微的样本扰动给出一致性的预测,推动决策边界更加平滑.这一章我们主要针对低密度分离假设,聊聊如何使用未标注数据来推动决策边界向低密度区移动,相关代码实现详见ClassicSolution/enhancement 半监督领域有几个相互关联的基础假设 Smoothness平滑度假设:两个样本在高密度空间特征相近,则他们的label大概率相同,宏毅老师美其名曰近朱者赤近墨者黑.这里的高密度比较难理解,感觉可以近似…

经典以及最新的半监督方法 (SSL) 代码总结 最近因为做实验需要,收集了一些半监督方法的代码,列出了一个清单: 1. NIPS 2015 Semi-Supervised Learning with Ladder Networks https://github.com/CuriousAI/ladder 2. NIPS 2014 Semi-supervised-Learning-with-Deep-Generative-Models https://github.com/wangxiao57915…

Tensoflw.js - 01 - 安装与入门(中文注释) 参考 W3Cschool 文档:https://www.w3cschool.cn/tensorflowjs/ 本文主要翻译一些英文注释,添加通俗的注释,记录新手使用遇到的小问题,去除不必要的部分,帮助新手快速入门 Tensoflw.js 介绍: TensorFlow.js 是一个开源的基于硬件加速的 JavaScript 库,用于训练和部署机器学习模型.TensorFlow.js 可以为你提供高性能的.易于使用的机器学习构建模块,允许…

Android 音视频从入门到提高 —— 任务列表 http://blog.51cto.com/ticktick/1956269(以这个学习为基础往下面去学习) Android 音视频开发学习思路------Android OpenGL ES 开发 https://www.cnblogs.com/renhui/p/7452572.html https://blog.csdn.net/column/details/13062.html?&page=2     一步步学OpenGL 1 Androi…

1.前言 对大量需要分类的文本数据进行标记是一项繁琐.耗时的任务,而真实世界中,如互联网上存在大量的未标注的数据,获取这些是容易和廉价的.在下面的内容中,我们介绍使用半监督学习和EM算法,充分结合大量未标记的样本,以期获得文本分类更高的准确率.本文使用的是多项式朴素贝叶斯作为分类器,通过EM算法进行训练,使用有标记数据以及未标记的数据.研究了多类分类准确率与训练集中未标记数据的比例之间的关系.并探索方法来降低EM过程的计算代价来加速训练.结果显示,半监督EM-NB分类器可以在只给2%标记数据情况…

机器学习工程师最熟悉的设置之一是访问大量数据,但需要适度的资源来注释它.处于困境的每个人最终都会经历逻辑步骤,当他们拥有有限的监督数据时会问自己该做什么,但很多未标记的数据,以及文献似乎都有一个现成的答案:半监督学习. 这通常是出现问题的时候. 从历史上看,半监督学习一直是每个工程师作为一种通过仪式进行的兔子洞之一,只是为了发现对普通旧数据标签的新发现.细节对于每个问题都是独一无二的,但从广义上讲,它们通常可以描述如下: 在低数据制度中,半监督培训确实倾向于提高绩效.但在实际环境中,你经常会从“…

前言 MediaRecorder是Android SDK提供用于录制音视频,关于音频的录制在我另一篇博客里已经介绍.传送门: https://www.cnblogs.com/guanxinjing/p/10976026.html,而这篇博客将介绍MediaRecorder视频录制的入门和一些MediaRecorder视频录制的深坑.为什么只介绍简单的录制视频的入门操作,因为MediaRecorder在实际开发的时候肯定还需要配合Camera来使用.而Camera这个大坑又有Camera1和Cam…

视频的分割与拼接是在制作和编辑视频中经常用到的方法,运用Camtasia视频编辑器能够让视频制作更加的简单和便捷.Camtasia是一款录频软件和视频编辑器,可以进行屏幕录制.拖放视频等操作.小编采用的是Camtasia2019版本制作视频分割与视频拼接并进行本次操作步骤的演示. 1.打开Camtasia视频编辑器,在出现的图1中点击"导入媒体"选项. 图1:打开Camtasia视频编辑器 2.点击需要编辑的视频,再点击"打开"选项,导入视频. 图2:导入视频 3.…

根据模型的训练策略划分: 直推式学习(Transductive Semi-supervised Learning) 无标记数据就是最终要用来测试的数据,学习的目的就是在这些数据上取得最佳泛化能力. 归纳式学习(Inductive Semi-supervised Learning) 认为待识别样本不能是训练中所用的无标签数据,不能参与到训练过程. ​ 这两者的区别在于:预测样本是不是在训练的时候已经见(用)过.通常直推式比归纳式的效果要好,因为归纳式还需要从训练泛化到测试. 根据无标签数据的使用方…

What is probabilistic programming? | 中文翻译 Probabilistic languages can free developers from the complexities of high-performance probabilistic inference. 概率语言可以使开发人员从高性能概率推理的复杂性中解放出来. By Beau Cronin April 16, 2013 Probabilistic programming languages a…

http://www.ituring.com.cn/article/1817 讨论参与者共16位: 图灵谢工 杨博 陈睿杰 贾洪峰 李锟 丁雪丰 郭义 梁涛 吴玺喆 邓聪 胡金埔 臧秀涛 张伸 图钉派_007_LL 图钉派_111_DP 图钉派-34徐浩然 辩论主题:HTTP中的“transfer”是否应该翻译为“传输”? 主持人:图灵谢工 正方:贾洪峰.郭义.梁涛 正方观点:为了照顾读者的阅读习惯,还是应该继续沿用“超文本传输协议”这个称呼. 反方:陈睿杰.李锟.丁雪峰 反方观点:HTTP既然…

摘要 本文研究视频流中未知目标的长期跟踪问题.在第一帧,通过选定位置和大小定义跟踪目标.在接下来的每一帧中,跟踪任务是确定目标的位置和大小或者说明目标不存在.我们提出了一种新颖的跟踪框架(TLD),明确地将长期跟踪任务分解为跟踪.学习和检测.跟踪器完成目标在图像帧间地跟踪.检测器集中到当前为止所有到已经观测到的外观,并在必要时纠正跟踪器.学习阶段估计检测器的误差并更新,避免将来的误差.我们研究怎样识别检测器的误差,并从误差中学习.开发了一种新颖的学习方法(P-N学习),通过一对"专家"…

YOLOv4全文阅读(全文中文翻译) YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 代码链接: https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论验证.某些功能只对某些模型进行操作,某些问题只对某些模型…

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa…