weakly-supervised training | BriefGPT

关键词weakly-supervised training

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DICE：从单一图像捕捉手脸互动的端到端变形
DICE 是一种基于 Transformer 的全新的、从单张图像中重建具有变形的手 - 脸互动的方法，其特点是通过将本地变形场和全局网格顶点位置的回归分离到两个网络分支，从而增强精确而稳健的手 - 脸网格恢复中的变形和接触估计。我们的实验
PDF8 days ago
弱监督和半监督的三维语义分割的二维特征蒸馏
通过使用 RGB 图像提供场景的更密集表示，我们提出了一种基于图像引导网络（IGNet）的方法，该方法借鉴了通过域适应合成训练的 2D 语义分割网络中的高级特征信息，进一步利用了一种称为 FOVMix 的新型混合策略以解决两个传感器之间的水
PDF7 months ago
基于弱监督的条件嵌入用于参考视觉搜索
本文介绍了一种新的图像相似性搜索方法，包括引用视觉搜索 (RVS) 概念、推出面向此任务的新数据集 - LAION-RVS-Fashion、利用弱监督学习方法来学习条件嵌入等方法可以达到良好实验效果。
PDFa year ago
FreePoint: 无监督点云实例分割
本文提出了一种无需过多手工注释、称为 FreePoint 的方法，用于针对点云进行不考虑类别的实例分割。该方法使用自我监督深度特征表示点特征，并使用多覆盖割算法将点云分割为粗略的实例掩模。同时，作者还提出了一种弱监督的训练策略和相应的损失，
PDFa year ago
基于协作知识分享的点监督单细胞分割
本文提出了一种基于自学习的方法，即协同知识共享，用于在单细胞分割模型的弱监督训练中，通过共享主模型和轻量级协作者模型之间的知识来缓解大规模训练数据的需要。实验结果表明该方法在不需要大规模手动标注训练数据的情况下，能够取得较好的单细胞分割效果
PDFa year ago
基于潜变量交换的弱监督学习解耦表示的 SW-VAE 模型
提出一种名为 SW-VAE 的新型弱监督训练方法，该方法利用数据集的生成因素将输入观测对作为监督信号进行训练，并且引入了逐渐增加学习难度的策略来平滑训练过程。通过多个数据集的实验证明，该模型在表示分离任务上显示出明显的优于最先进方法的改进。
PDF2 years ago
ICCVAsk&Confirm：基于部分查询的跨模态检索主动详细信息丰富
本论文提出了一种针对图像检索中存在的信息不完整问题的解决框架 —— 基于 Ask-and-Confirm 策略的交互式检索方法，通过基于强化学习的学习策略和弱监督训练方法，大幅提高了基于文本的图像检索性能。
PDF3 years ago
NIPS用于语义对应的循环变压器网络
本文提出了利用循环变压器网络（RTNs）对语义相似图像进行密集对应的方法，在迭代过程中估计图像间的空间变换，以及使用这些变换来生成对齐的卷积激活，通过直接估算两幅图像间的变换，而非独立正则化每个图像，我们证明了更高的精度可以得到，同时使用一
PDF6 years ago
正则化损失在弱监督 CNN 分割中的应用
本研究提出了一种使用正则化损失函数来弱监督地提高语义分割的准确性的方法，最终达到近似全监督的质量。
PDF6 years ago
ECCV种子、扩展和限制：弱监督图像分割的三个原则
介绍了一种基于三个指导原则的新型损失函数，用于弱监督训练语义图像分割模型，通过实验证明使用所提出的损失函数训练深度卷积神经网络会比之前最先进的方法在具有挑战性的 PASCAL VOC 2012 数据集上获得更好的分割结果，并通过详细的实验研
PDF8 years ago