Advertisement

半监督转移学习中的自适应一致性正则化（CVPR 2021）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本文提出了一种新颖的自适应一致性正则化方法，用于改进半监督迁移学习任务中的模型泛化能力，在CVPR 2021上发表。 在本研究中，我们探讨了半监督学习与迁移学习的结合应用，并提出了一种更为实用且竞争力更强的方法。这种方法能够充分利用源域中的预训练模型以及目标领域内带标签及无标签的数据集。为了更好地利用这些资源的价值，我们引入了自适应一致性正则化技术，该技术包括两个互补的部分：一是标记和未标记示例上的自适应知识一致性（AKC），它关注于源模型与目标模型之间的关系；二是针对目标模型的带标签及无标签数据间的表示形式一致性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 半监督转移学习中的自适应一致性正则化（CVPR 2021）
    优质
    本文提出了一种新颖的自适应一致性正则化方法，用于改进半监督迁移学习任务中的模型泛化能力，在CVPR 2021上发表。 在本研究中，我们探讨了半监督学习与迁移学习的结合应用，并提出了一种更为实用且竞争力更强的方法。这种方法能够充分利用源域中的预训练模型以及目标领域内带标签及无标签的数据集。为了更好地利用这些资源的价值，我们引入了自适应一致性正则化技术，该技术包括两个互补的部分：一是标记和未标记示例上的自适应知识一致性（AKC），它关注于源模型与目标模型之间的关系；二是针对目标模型的带标签及无标签数据间的表示形式一致性。
     
  • CCT:[CVPR 2020] 基于交叉一致性的半监督语义分割训练
    优质
    本文提出了一种基于交叉一致性的半监督语义分割方法，在CVPR 2020上发表。该方法利用少量标注数据和大量未标注数据，提高模型在语义分割任务上的性能。 本仓库包含了CVPR 2020论文《Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross-Consistency Training》的官方实现。该方法采用传统的半监督学习一致性训练框架进行语义分割，并扩展至弱监督学习及跨域应用。 文中主要强调了以下几点： 1. 语义分割的一致性训练：观察到对于密集型任务，如语义分割，在隐藏表示上强制执行集群假设比在输入数据上更容易实现。 2. 跨一致性训练（CCT）：提出了一种新的半监督语义分割方法——Cross-Consistency Training (CCT)，通过定义多种扰动方式，并展示了对编码器输出进行一致性的有效性和优越性，而非直接作用于输入图像。 3. 多域弱标签和像素级标签的应用：所提方案非常简洁灵活，能够轻松扩展至使用来自多个不同领域的图像级别及像素级别的标注信息。 该方法为半监督语义分割提供了新的视角，并展示了其在多种条件下的适用性与灵活性。
     
  • DASR: [CVPR 2021] 无监督降级表示学习在盲超分辨率中的应用
    优质
    本文提出了一种基于无监督降级表示学习的方法，用于图像的盲超分辨率任务，在CVPR 2021上发表。该方法能够有效提升低分辨率图像到高分辨率图像转换的质量与细节恢复能力。 DASR Pytorch实施“盲人超分辨率的无监督降级表示学习”，CVPR 2021概述要求使用Python 3.6、PyTorch版本为1.1.0，以及一些额外库如skimage、matplotlib和cv2。 准备训练数据： - 下载所需的数据集。 - 在your_data_path/DF2K/HR目录下合并来自这两个数据集的高分辨率（HR）图像以构建DF2K数据集。 开始训练： 运行./main.sh脚本来使用DF2K数据集进行模型训练。请确保在bash文件中将dir_data更新为你的实际路径。 测试： - 准备测试数据：下载例如Set5、Set14等基准测试集合，并在your_data_path/benchmark目录下放置高分辨率（HR）和低分辨率（LR）图像。 - 开始测试：运行./test.sh脚本以使用基准数据集进行模型的评估。请确保将dir_data更新为你的实际路径。 以上是关于DASR Pytorch实施盲人超分辨率无监督降级表示学习的基本步骤，按照上述操作可以顺利完成训练和测试过程。
     
  • 半监督学习方法
    优质
    简介：半监督学习方法是指利用大量未标记数据和少量标记数据进行训练的学习算法，旨在提升模型性能与减少标注成本。 Semi-Supervised Learning是一种机器学习方法，它结合了有标签数据和无标签数据来训练模型。这种方法在只有少量标记样本的情况下尤其有用，可以通过利用大量未标记的数据来提高模型的性能和泛化能力。通过这种方式，半监督学习能够在资源有限的情况下有效提升算法的学习效果。
     
  • 半监督学习中的图基算法
    优质
    简介：本文介绍了在半监督学习领域中应用的一种创新算法——图基算法。该方法结合了少量标记数据和大量未标记数据的优势，通过构建有效的图形模型来提升学习性能，在多种应用场景下展现了优越的分类效果。 学习机器学习算法中的半监督学习算法会有所帮助。
     
  • Dassl.pytorch：适用于领域适应与半监督学习的PyTorch工具包
    优质
    Dassl.pytorch是一款专为领域适应和半监督学习设计的PyTorch库，提供丰富的数据管理、模型训练及评估工具，助力研究人员高效开发新颖算法。 Dassl是一个专注于领域适应与半监督学习研究的工具箱，并因此得名。它采用模块化设计并提供统一接口，方便快速原型开发及新方法试验。使用Dassl，仅需几行代码即可实现新的算法。 您可以利用Dassl进行以下领域的研究： - 领域适应 - 域泛化 - 半监督学习 最新进展包括： [2021年3月] 我们发布了一份关于领域泛化的调查报告，总结了该主题过去十年的发展历程、相关问题、数据集、方法论及未来发展方向。 [2021年1月] 最近的研究成果（通过混合不同域样本的实例级特征统计信息来改善领域泛化）已被ICLR 2021接受。代码已在相应平台发布，其中跨域图像分类部分基于Dassl.pytorch库实现。 [2020年5月] Dassl版本v0.1.3 更新了Digit-Single数据集，用于测试单源领域泛化方法的性能基准。新增的数据集中包含相应的CNN模型和配置文件。有关如何评估您的算法的具体信息，请参阅相关文档。
     
  • 监督学习、无监督学习及强化学习
    优质
    本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。 监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。
     
  • 《半监督学习在模式识别中的应用》课件
    优质
    本课件探讨了半监督学习方法在模式识别领域的应用，结合标注数据与未标注数据提高模型性能，并涵盖相关算法及案例分析。 中科院自动化研究所向老师的《半监督学习》模式识别课件对学习模式识别有很大帮助。
     
  • 有关半监督学习的代码
    优质
    本项目包含多种半监督学习算法实现的Python代码，旨在通过少量标记数据和大量未标记数据提高模型性能。适合研究与应用开发。 最近我找了一个关于半监督学习的程序，但有些地方看不懂。希望大家下载后能分享一下自己的看法，如果有人是这方面的高手，希望能详细讲解一下，谢谢大家了。