【论文解读】【半监督学习】【Google教你水论文】A Simple Semi-Supervised Learning Framework for Object Detection

【【论文解读】【半监督学习】【Google教你水论文】A Simple Semi-Supervised Learning Framework for Object Detection】的更多相关文章

【论文解读】【半监督学习】【Google教你水论文】A Simple Semi-Supervised Learning Framework for Object Detection

题记:最近在做LLL(Life Long Learning),接触到了SSL(Semi-Supervised Learning)正好读到了谷歌今年的论文,也是比较有点开创性的,浅显易懂,对比实验丰富,非常适合缺乏基础科学常识和刚刚读研不会写论文的同学读一读,触类旁通嘛. 这篇论文思路等等也非常适合刚刚开始做学术时候写文论参考使用,你看,它有创造性(半监督学习用在了目标检测上),理论基础扎实(体现在专业词汇丰富,也介绍了其他相关论文,做个小综述论文都够了),工作量够够的(大量的对比试验),实验效果…

论文解读（SUBG-CON）《Sub-graph Contrast for Scalable Self-Supervised Graph Representation Learning》

论文信息论文标题:Sub-graph Contrast for Scalable Self-Supervised Graph Representation Learning论文作者:Yizhu Jiao, Yun Xiong, Jiawei Zhang, Yao Zhang, Tianqi Zhang, Yangyong Zhu论文来源:2020 ICDM论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 创新点:提出一种新的子图对比度自监督表示学习方法,利用…

论文学习-深度学习目标检测2014至201901综述-Deep Learning for Generic Object Detection A Survey

目录写在前面目标检测任务与挑战目标检测方法汇总基础子问题基于DCNN的特征表示主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面…

[论文解读] 阿里DIEN整体代码结构

[论文解读] 阿里DIEN整体代码结构目录 [论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 0x00 摘要 0x01 文件简介 0x02 总体架构 0x03 总体代码 0x04 模型基类 4.1 基本逻辑 4.2 模块分析 4.2.1 构建变量 4.2.2 构建embedding 4.2.3 拼接embedding 0x05 Model_DIN_V2_Gru_Vec_attGru_Neg 5.1 第一层 'rnn_1' 5.1.1 GRU 5.1.2 辅助损失 5.1.3 mask的作用 Paddin…

AI之强化学习、无监督学习、半监督学习和对抗学习

1.强化学习 @ 目录 1.强化学习 1.1 强化学习原理 1.2 强化学习与监督学习 2.无监督学习 3.半监督学习 4.对抗学习强化学习(英语:Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法. 强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益[1]. 与监督学习不同的是,强化学习不需要带标签的输入输出对,同时也无需对非最优解的精确地纠正. 1.1 强化学习原理强化学习是从动物学习.参数扰动自适应控制等…

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读（下）

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下) 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务,比如patch相对位置预测.旋转预测.灰度图片上色.视频帧排序等等.CVPR19和ICCV19上,Google Brain的几个研究员发表了两篇论文,从另外的视角分析和研究self-supervised learning问题.两篇paper名字分别是:Revisiting Self-Supervised Visual Representation Learnin…

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读（上）

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(上) 前言 Supervised deep learning由于需要大量标注信息,同时之前大量的研究已经解决了许多问题.所以近期大家的研究关注点逐渐转向了Unsupervised learning,许多顶会包括ICML, NeurIPS, CVPR, ICCV相继出现一些不错的paper和研究工作. 这里主要关注Unsupervised learning一类特定的方法:Self-supervised learning(自…