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搜索资源列表

  1. Python-弱监督学习在医学图像检测中的应用

  2. 弱监督学习在医学图像检测中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：79691776
    • 提供者：weixin_39840588

  1. 高能物理中的弱监督分类

  2. 随着机器学习算法变得越来越复杂以利用数据的细微特征，它们通常越来越依赖于仿真。 本文提出了一种称为弱监督分类的新方法，其中类别比例是机器学习算法的唯一输入。 使用高能物理中最具挑战性的二进制分类任务之一-夸克与胶子标记-我们证明了弱监督分类可以与完全监督算法的性能相匹配。 此外，通过设计，新算法对模拟中数据中区分特征的任何错误建模均不敏感。 弱监督分类是一种通用过程，当详细模拟不可靠或不可用时，可将其应用于多种学习问题，以提高性能和鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：586752
    • 提供者：weixin_38620839

  1. 融合零样本学习和小样本学习的弱监督机器学习方法综述.pdf

  2. 针对弱监督机器学习方法，系统阐述了小样本学习、零样本学习、零—小样本学习的问题定义、当前主要方法以及主流实验设计，最后基于当前研究中出现的问题，对下一阶段研究方向进行了总结展望。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：705536
    • 提供者：syp_net

  1. 弱监督学习人工智能.pdf

  2. 弱监督学习人工智能最新学术和工程技术概述，以及一些文献介绍。南京理工大学老师课件，非常值得一看，特别是想了解这方面知识结构的同学。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_41559006

  1. 弱监督学习综述【南京大学周志华教授】.zip

  2. 本文主要介绍三种典型的弱监督：不完全、不确切和不准确监督。尽管三者可以分开讨论，但是实践中它们通常同时出现。由于篇幅限制，本文实际上扮演了更多文献索引而非文献综述的角色。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-03
    • 文件大小：881664
    • 提供者：syp_net

  1. 视频中动作识别与定位的自步弱监督学习

  2. 视频中动作识别与定位的自步弱监督学习，杨旻，盖程鹏，对于仅有动作标签而缺少标签时序位置信息的视频进行弱监督学习是一项极具挑战的任务。为了进一步提高动作识别和定位的准确率，本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-31
    • 文件大小：712704
    • 提供者：weixin_38689922

  1. 1-2 弱监督学习.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-01-03
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_44249704

  1. 基于网络的网络中的弱监督学习以进行视觉跟踪

  2. 基于网络的网络中的弱监督学习以进行视觉跟踪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38586279

  1. 基于数据驱动的多实例学习弱监督关系抽取

  2. 基于数据驱动的多实例学习弱监督关系抽取

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：564224
    • 提供者：weixin_38702515

  1. SYSU-30k:SYSU-30k数据集“弱监督人员重新识别”-源码

  2. SYSU-30k数据集，代码和预训练的模型 数据集，代码和预训练的模型“弱监管人重新编号：可微图形学习的新基准” 。 我们的弱监督再ID的源代码最初是由书面谁拥有丰富的人重新编号经验（），并通过部分修订。 数据集统计 SYSU-30k包含3万个类别的人员，是CUHK03（1.3k类别）和Market1501（1.5k类别）的20倍，是ImageNet（1k类别）的30倍。 SYSU-30k包含29,606,918张图像。 此外，SYSU-30k不仅为解决弱监督的ReID问题提供了一个大型平台，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：458752
    • 提供者：weixin_42131316

  1. 地理信息在弱监督深度学习中对地标识别的使用

  2. 地理信息在弱监督深度学习中对地标识别的使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：262144
    • 提供者：weixin_38747025

  1. WTAL-Uncertainty-Modeling:不确定性模型对弱监督的时间动作本地化的官方Pytorch实施（AAAI-21）-源码

  2. WTAL不确定性建模 Pytorch官方实施的“对的” 通过不确定性模型弱监督时间行为本地化李慧贤（延世大学），王静璐（微软研究院），严璐（微软研究院），惠兰·拜恩（延世大学） 论文： : 摘要：弱监督的时间动作定位旨在学习仅使用视频级标签来检测动作类别的时间间隔。 为此，至关重要的是将动作类别的帧与背景帧（即，不属于任何动作类别的帧）分开。 在本文中，我们提出了关于背景框架的新观点，其中将背景框架建模为分布不一致的样本。 然后，可以通过估计每个帧失配的概率（称为不确定性）来检测背景帧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：79872
    • 提供者：weixin_42116058

  1. 通过多实例判别学习对卫星图像进行弱监督车辆检测

  2. 卫星图像中的车辆检测已经引起了广泛的研究兴趣，具有广泛的应用潜力。 主要挑战在于难以在卫星图像的所有分辨率和成像条件下标记足够的训练实例（车辆矩形），这会降低相应训练的车辆检测器的性能。 为了解决这一挑战，在本文中，我们提出了一种智能且省力的照明方案，用于车辆检测器的大规模培训。 我们的方案仅需要区域级别的组注释，即该区域是否包含车辆，而无需显式标记车辆的边界框。 为此，设计了一种新颖的弱监督，多实例学习算法，以从此类“弱标签”中学习实例化的车辆检测器。 特别地，首先采用密度估计器从正区域估计车

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：786432
    • 提供者：weixin_38644780

  1. SFCM：学习弱监督对象本地化的内核

  2. SFCM：学习弱监督对象本地化的内核

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38504417

  1. Rigid3DSceneFlow：CVPR2021论文的代码“刚性3D场景流的弱监督学习”-源码

  2. 刚性3D场景流的弱监督学习 该存储库提供代码和数据，以训练和评估用于严格3D场景流估计的弱监督方法。 它代表了该文件的正式实施： ， ， ， | | | | 有关更多信息，请参见 环境设定 注意：此存储库中的代码已在Ubuntu 16.04 / 20.04，Python 3.7，CUDA 10.1 / 10.2，PyTorch 1.7.1和M​​inkowskiEngine 0.5.1上进行了测试。 它可能适用于其他设置，但尚未经过测试。 在继续之前，请确保已正确安装和设置CUDA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：797696
    • 提供者：weixin_42166105

  1. 基于弱监督ECOC算法的肺结节辅助检测

  2. 肺结节的准确分类与识别是计算机辅助诊断系统在肺癌诊断领域应用的关键，同时也面临巨大的挑战。该技术不仅在特征表示、样本标记等方面存在发展的瓶颈，而且目前缺少准确、有效的分类识别算法。本文提出了一种结合弱监督纠错输出编码（Error－correcting output codes, ECOC）算法和肺结节形状特征表达的肺结节多分类算法。为了提高分类识别的准确率，本文对肺结节的形状特征进行了详细的分析，并提出了一系列准确的形状特征描述向量。在分类识别阶段，算法训练学习了利用专家对肺结节标记信息标记的少

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：572416
    • 提供者：weixin_38574132

  1. 深度补丁学习，用于弱监督的对象分类和发现

  2. 深度补丁学习，用于弱监督的对象分类和发现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38630571

  1. WTS：WTS：使用分割模型对遥感土地覆盖分类的弱监督学习框架-源码

  2. WTS WTS：使用分割模型对遥感土地覆盖分类的弱监督学习框架 介绍 这是WTS监督学习框架用于使用分割模型进行遥感土地覆盖分类的实现，其中SRG算法指的是 。 引用该存储库 如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑将其引用： article{wts, title={WTS: A weakly towards strongly supervised learning framework for remote sensing land cover classification

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42169674

  1. 使用GAN进行弱监督学习的图像推荐-源码

  2. 使用GAN进行弱监督学习的图像推荐 特征 样品 安装

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：681984
    • 提供者：weixin_42102272

  1. NER的弱监督：使用弱监督学习没有标签数据的命名实体识别模型的框架-源码

  2. 对NER的监管不力 与ACL 2020接受的论文“没有标签数据的命名实体识别：弱监督方法”相关的源代码。 要求： 您首先应该确保安装以下Python软件包： spacy （版本> = 2.2） hmmlearn snips-nlu-parsers pandas numba scikit-learn 您还应该在Spacy中安装en_core_web_sm和en_core_web_md模型。 要在ner.py运行神经模型，还需要安装pytorch ， cupy ， keras

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42122838
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