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利用多标签软分类量化异质生态系统服务
利用遥感技术和机器学习方法，本文展示了如何使用软件、多标签分类器来预测具有复杂异质性的生态系统服务。
PDF8 days ago
基于图像级回归的不确定性感知视网膜图像分割
将视网膜图像分割任务视为图像级回归，通过引入 SAUNA 变换和广义的 Jaccard 度量损失训练 U-Net 模型，在 5 个视网膜图像数据集上优于最近发表的方法。
PDFa month ago
无需人类注释的有益标注
该研究提出了一种利用影响函数来选择最有信息量样本和分配相关标签的自动标注方法，以替代传统的人工标注方法，并且在九个基准数据集上的实验证明了该方法在主动学习策略中的优越性能。此外，研究还对大型语言模型 (LLM) 的 fine-tuning
PDFa month ago
使用 GAN 生成 3D 心脏超声图像的合成标记数据集的数据增强流水线
通过结合详细的心脏解剖分割模型和真实数据集，利用生成对抗网络（GAN）生成 3D 合成数据集来解决医学成像领域中的数据收集和标注困难，从而应对 3D 心脏超声图像数据稀缺问题，并展示了该方法在分割算法训练中的潜在应用价值。
PDF4 months ago
跨领域早期作物映射：使用 CropGAN 和 CNN 分类器
通过丰富的卫星图像和机器学习技术的驱动，该论文提出了一种名为 CropGAN 的作物生成对抗网络，以解决农作物分布图生成中源领域与目标领域之间的跨域问题，避免了目标领域标签的需求，通过学习一个映射函数将目标领域的光谱特征转换到源领域，从而实
PDF6 months ago
AAAI结合深度学习和街景影像进行小农户作物类型的绘制
我们开发了一种利用深度学习和 Google 街景图像生成作物类型地面参考的自动化系统，能够通过利用异源图像从不同领域预测作物类型，并将预测的标签与遥感时序图像相结合，从而在泰国获得 91% 的精确度，从而实现了在全球范围内扩展地图作物类型的
PDF10 months ago
PUG：用于表征学习的逼真且语义可控的合成数据
通过使用虚拟图像数据集（即合成图像数据集），本研究通过使用虚拟图像数据集的控制性和真实性，提出了一种使视觉模型能够进行更严格评估的途径，为表征学习研究开发了新一代的交互式环境和数据集。
PDFa year ago
3D 标注工具
介绍了一个名为 3D Labeling Tool（3DLT）的标注工具，利用深度信息从图像中重建三角网格来对目标进行一次标注，大大提高了标注的速度。该工具可用于 2D 图像和 3D 三角网格，并且采用注册和异常值检测等技术提高标注精度。
PDF2 years ago
ECCV通过模拟感知和预测来测试自动驾驶汽车的安全性
本论文提出了一种新方法，通过模拟自动驾驶汽车感知和预测系统的输出，以可靠地进行运动规划测试，从而取代传统的昂贵且具有较大领域差距的传感器模拟。我们使用真实感知和预测输出与标签数据进行训练，从而预测在线系统的输出。此外，我们的方法以高清地图、
PDF4 years ago
Kinetics-600 简要介绍
本文介绍了 DeepMind Kinetics 人类行为数据集的扩展，从拥有 400 个类别和至少 400 个视频片段变成 600 个类别和至少 600 个视频片段，并使用多种语言（葡萄牙语）进行多次查询以拓展数据集，同时使用 I3D 神经
PDF6 years ago
利用众包标签分布训练面部表情识别的深度网络
本文演示如何使用深度卷积神经网络 (DCNN) 从嘈杂的标签中学习，并以面部表情识别为例。通过比较多数投票，多标签学习，概率标签绘制和交叉熵损失四种方法来利用多个标签，我们发现传统的多数投票方案表现不如完全利用标签分布的最后两种方法。此外，
PDF8 years ago