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hard sample mining
搜索结果 - 5
ICCV
TransFace：从数据中心的视角校准变形器训练以进行人脸识别
本文提出了一种名为 TransFace 的优越 FR 模型，其中使用了名为 DPAP 的面级数据增强策略和名为 EHSM 的困难样本挖掘策略，实验证明了其优异性能。
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a year ago
像素未必相等：学习语义分割的像素硬度
本文提出了一种新的方法，通过学习像素的硬度来解决语义分割中一些难点区域的问题，通过最大化权重分割损失来学习硬度等级（HL）图，并在 Cityscapes 数据集上得到了显著的改进。
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a year ago
ECCV
BoundaryFace：面部识别噪声标签自校正挖掘框架
从决策边界的角度出发，我们提出了一种新的采矿框架，该框架关注样本的基本真实类中心和其最近的负类中心之间的关系，特别是提出了一个闭集噪声标签自校正模块来处理包含大量噪声标签的数据集，在各种面部识别基准测试中，所提出的方法始终优于 SOTA 方
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2 years ago
少数类增量修正的不平衡深度学习
本文提出了一种基于类别不平衡的深度学习模型，使用小样本类别修正和难样本挖掘，通过迭代逐批次学习，最小化数量众多类别的影响。实验结果表明，该模型在处理不平衡数据学习问题上相比现有最先进模型具有性能优势和可扩展性。
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6 years ago
余量样本挖掘损失函数：一种基于深度学习的行人再识别方法
本文提出了一种新的度量学习损失，称为边际采样挖掘损失（MSML），它采用硬样本挖掘，并能够比其他度量学习损失（如三元组损失）获得更好的精度。在实验中，我们的方法在 Market1501、MARS、CUHK03 和 CUHK-SYSU 等数据
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7 years ago
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