hard negative sampling | BriefGPT

关键词hard negative sampling

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视觉 - 语言预训练中的虚假负样例转换与平滑化
我们提出了一种名为 COSMO 的方法，通过对虚假负样本进行处理，尤其在难样本采样方面有很强的能力，来解决视觉语言预训练 (VLP) 中虚假负样本的问题。我们的方法基于最近开发的 GRouped mIni-baTch 采样 (GRIT) 策
PDF7 months ago
使用硬负采样的多模态对比学习在人类活动识别中的应用
人类活动识别（HAR）是一个广泛研究的课题，其中对于多模态 HAR，采用一种硬负采样方法以及对骨骼和 IMU 数据对的硬负采样损失进行学习，能够提供强大的特征表征，用于活动识别。
PDF10 months ago
SIGIR使用 Hard Negatives 优化稠密检索模型训练
本研究研究了 Dense Retrieval (DR) 模型训练中的不同采样策略，并解释了为何硬负采样优于随机采样。研究发现目前许多基于硬负采样的训练方法存在许多潜在风险，因此本文提出了 Stable Training Algorithm
PDF3 years ago
用于实时视觉跟踪的连体级联区域建议网络
本文提出了一种基于级联区域建议网络和 Siamese 跟踪的多级跟踪框架，其中每个区域建议网络利用前一阶段的区域建议网络的输出进行训练，采用多任务损失函数进行端到端的训练，并在多个数据集上实现了优异的跟踪效果。
PDF6 years ago
按照意图交互：意图驱动的人 - 物交互检测
该研究探索了基于人体姿态、注视和距离等因素实现社交场景下人和物体之间相互作用识别的方法，并针对误分类问题提出硬负样本采样策略。在两个基准数据集，即 V-COCO 和 HICO-DET 上进行实验并验证了各个组件的有效性。
PDF6 years ago