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VIPriors 4：用于数据高效深度学习的视觉归纳先验挑战
第四届 “VIPriors：视觉归纳先验的高效深度学习” 研讨会涵盖了两个数据受限挑战，旨在通过引入归纳偏差改善深度学习模型的数据效率，取得显著进展，重点介绍了这些挑战及其结果。
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10 days ago
VIPriors 3: 数据高效深度学习的视觉归纳先验挑战
本文介绍了第三届 “VIPriors：基于视觉归纳先验的数据有效深度学习” 研讨会，旨在解决训练计算机视觉任务的深度学习模型的数据可用性限制，其中的四项挑战任务取得了显著进展，主要归功于数据增强策略、模型融合技术和自监督表示学习等方面的贡献
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a year ago
VIPriors 2: 数据有效深度学习挑战的视觉归纳先验
VIPriors 第二版，通过具有五个数据缺失挑战的任务，证明通过引入正确的归纳偏差，如数据扩增和数据高效网络结构，可大幅提高深度学习模型的数据效率。
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2 years ago
VIPriors 1: 数据 - 高效深度学习的视觉归纳先验挑战
该论文介绍了 “VIPriors：基于视觉归纳先验的数据有效深度学习” 挑战赛的第一版，其中提出了四个数据受损挑战，并禁止使用预训练模型和其他迁移学习技术，大部分排名靠前的解决方案使用了数据增强、模型集成和新颖高效的网络架构，相对于基线表现
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3 years ago
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