首先说一下我对这个方案的看法，相比第一名与第二名的方案，这个方案的分割方法确实复杂的多，原论文是发表在MICCAI，后来砖投到IEEE image processing SCI 区 ，总体感觉给人一种花里胡哨的感觉，但是看分割结果，却着实让人满意。以下将解析此论文。 摘要 肿瘤分割的一个主要难点就是类别不平衡，肿瘤部分占整个脑的比例太小以至于难以精准的分割。传统解决类别不平衡的方法是采用级联的网络 ...
2020-07-08 18:33 0 779 推荐指数：
本文主要是提出了一种级联结构，采用三个网络（WNet，TNet，ENet），每个网络的输入大小分别为2217,217,113。分别用于脑胶质瘤的不同部分进行分割，第一个网络（WNet）在整个图像上进行分割，分割出整个肿瘤，然后在整个肿瘤部分选取一个bounding box，作为TNet的输入，分割 ...
Multi-task Collaborative Network for Joint Referring Expression Comprehension and Segmentation 2020-03-30 19:02:01 Paper: https://arxiv.org/abs ...
Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades Jifeng Dai Kaiming He Jian Sun 本文的出发点是做Instance-aware Semantic ...
MTL 有很多形式：联合学习（joint learning）、自主学习（learning to learn）和带有辅助任务的学习（learning with auxiliary task）等。一般来说，优化多个损失函数就等同于进行多任务学习。即使只优化一个损失函数（如在典型情况下），也有可能借 ...
相关论文：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 概论 用于人脸检测和对齐。 本文提出的unified cascaded CNNs ...
摘要 多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)是机器学习中的一种学习范式，其目的是利用包含在多个相关任务中的有用信息来帮助提高所有任务的泛化性能。 首先，我们将不同的MTL算法分为特征学习法、低秩方法、任务聚类方法、任务关系学习方法和分解方法，然后讨论每种方法的特点 ...
一、赛题背景 在NLP任务中，经常会出现Multi-Task Learning(多任务学习)这一问题。多任务学习是一种联合学习，多个任务并行学习，结果相互影响。在实际问题中，就是将多个学习任务融合到一个模型中完成。不同的任务会关注到不同的文本分析特征，将多任务联合起来有利于进行模型泛化，缓解 ...
译自：http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中，我们通常关心优化某一特定指标，不管这个指标是一个标准值，还是企业KPI。为了达到这个目标，我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后，我们通过精细调参，来改进模型直至 ...
