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搜索结果 - 5
利用表面感知和循环一致性对自监督三维场景流进行正则化
无监督学习如何从点云中预测 3D 场景流是许多视觉系统的核心，本文提出了一种新颖的学习框架来改进必要的正则化，并通过引入两种新的一致性损失来扩大聚类，并防止它们扩散到不同的对象上，提高了现有模型的性能。
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7 months ago
改进不需要对齐的联合语音文本表示
通过跨模态表示空间的概念，在文本提示的图像生成中取得了惊人的进展。本文提出，联合语音文本编码器通过忽略序列长度差异，能够实现一致的跨模态表示，并且通过一致性损失可以改善大参数的单语言和多语言系统中的词错误率。
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a year ago
CycleMix：基于草图监督的医学图像分割的整体策略
本研究提出了一种基于 Scribble Learning 的医学图像分割新框架 CycleMix，采用 mixup 策略进行增强，针对不一致的分割目标采用一致性损失进行规范，实验结果表明，该方法在两个开放式数据集上均取得了比全监督方法更加优
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2 years ago
Taskology: 任务关系的大规模利用
本文介绍一种基于一致性损失的计算机视觉多任务联合训练框架，充分利用多任务之间的内在关联性，实现对多个关联任务的同时训练及性能提升，并且减少数据标注的需求，支持无监督学习和模拟数据训练。测试结果表明，该框架在深度 / 法向量预测、语义分割、3
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4 years ago
CVPR
SESS: 自振实例半监督三维物体检测
本文提出了 SESS，一个自举半监督的 3D 物体检测框架，通过引入重构损失和三个一致性损失函数来应对缺乏标记数据的问题，该方法在 ScanNet 数据集上获得了有竞争力的性能。
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5 years ago
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