unlabeled dataset | BriefGPT

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如何借助 StyleGAN 提升人脸识别？
通过自我监督学习实现数据增强，使用样本高保真度模型 Fine-tuning 编码器来提高人脸识别精度，在众多实验中经过对未标记数据集的预训练验证，得出这一自我监督策略在有限的标记数据训练数据上最为有效，对定制人脸识别任务以及面临隐私问题时可
PDF2 years ago
半监督学习未标记数据集污染
本研究探讨半监督机器学习模型中一类新型的漏洞 —— 污染攻击，并提出两种方法来防止这种攻击。
PDF3 years ago
ICCV未知身份拒绝损失：利用无标签数据进行人脸识别
本文提出 “未知身份拒绝”（UIR）损失，通过利用未标记的数据进一步提高人脸识别性能。对于被归类于未受约束的环境中的身份，我们将其分为已知集合和未知集合。除了训练模型以准确分类已知身份，我们还通过所提出的 UIR 损失使模型拒绝未标记数据提
PDF5 years ago
CVPR通过学习排名利用未标记的数据进行人群计数
提出了一种新颖的群体计数方法，利用了学习排名框架中丰富可用的未标记人群图像。该方法采用裁剪图像的排名方式，通过考虑拥挤场景图像的任何子图像都可以保证包含相同或更少数量的人而解决了现有数据集规模有限的问题。本文还从 Google 收集了两个人
PDF6 years ago
CVPR卷积神经网络引导标注
本文提出了一种 guided labeling 方法，可以自动确定从未标记的数据集中应该标记哪些样本，从而显著地减少了需要手动标记的样本数量。
PDF7 years ago
正类和无标注数据学习的先验分类估计
利用惩罚性差异度度量方法，仅通过来自正类的额外样本，可以正确地估计未标记数据集的类先验。
PDF8 years ago