论文笔记之：Heterogeneous Image Features Integration via Multi-Modal Semi-Supervised Learning Model

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Heterogeneous Image Features Integration via Multi-Modal Semi-Supervised Learning Model ICCV 2013 本文提出了一种结合多种传统手工设计 feature 的多模态方法,在 label propagation 的基础上进行标签传递,进行半监督学习,综合利用各种 feature 的优势,自适应的对各种feature 的效果进行加权,即:对于判别性较好的 feature给予较高的权重,较差的 feature…

论文笔记之：Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning

论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning 2017-06-06 21:43:53 这篇文章的 Motivation 来自于 MDNet: 本文所提出的 framework 为:…

论文笔记：Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for Video Question Answering

Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for Video Question Answering 2019-04-25 21:43:11 Paper:https://arxiv.org/pdf/1904.04357.pdf Code: https://github.com/fanchenyou/HME-VideoQA 1. Background and Motivation: 用 Memory Network 做视觉问题…

论文笔记：Cross-Domain Visual Matching via Generalized Similarity Measure and Feature Learning

Cross-Domain Visual Matching,即跨域视觉匹配.所谓跨域,指的是数据的分布不一样,简单点说,就是两种数据「看起来」不像.如下图中,(a)一般的正面照片和各种背景角度下拍摄的照片:(b)摄像头不同角度下拍到的照片:(c)年轻和年老时的人脸照:(d)证件照和草图风格的人脸照,这些图像都存在对应关系,但由于它们属于不同的域,因此必须针对不同的域采用不同的特征提取方法,之后再做特征匹配.这篇论文提出用一种通用的相似模型来匹配两个域之间的特征,并将其和特征提取流程融合在一起,统一…

论文笔记：多标签学习综述（A review on multi-label learning algorithms）

2014 TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering) 张敏灵,周志华简单介绍传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签.本综述主要介绍了多标签学习的一些相关内容,包括相关定义,评价指标,8个多标签学习算法,相关的其它任务. 论文大纲相关定义:学习任务,三种策略评价指标:基于样本的评价指标,基于标签的评价指标学习算法:介绍了8个有代表性的算法,4个基于问题转化的算法和4…

论文笔记 - GRAD-MATCH: A Gradient Matching Based Data Subset Selection For Efficient Learning

Analysis Coreset 是带有权重的数据子集,目的是在某个方面模拟完整数据的表现(例如损失函数的梯度,既可以是在训练数据上的损失,也可以是在验证数据上的损失): 给出优化目标的定义: $w^t$ 是 t 轮得到的 coreset 权重,$X_t$ 是 t 轮得到的 coreset,$L$ 既可以是在训练数据上的损失,也可以是在验证数据上的损失,$L_T$ 是在 coreset 上的损失函数,$\theta_t$ 是 t 轮得到模型参数: 最小化 ERR 来使 Coreset 最好地模拟…