前言 核心 问题：解决one shot医学图像分割 方案: 传统的基于Atlas的医学图像分割对于解决one shot问题很有帮助，通过使用神经网络进行替代传统纹理计算的方式计算一致性 引入强化学习，充分利用训练数据 结论: 思路方法很好,通过方法的结合进行提出新的方案是一个很好的思路。 Atlas based segmentation： 基于图谱的图像分割 Atlas:指人工标记完备的数据集,可 ...
2020-10-18 21:05 0 434 推荐指数：
原文链接 扫码关注下方公众号："Python编程与深度学习"，领取配套学习资源，并有不定时深度学习相关文章及代码分享。 今天分享一篇发表在CVPR 2020上的论文：LT-Net: Label Transfer by Learning Reversible Voxel-wise ...
Few-Shot/One-Shot Learning指的是小样本学习，目的是克服机器学习中训练模型需要海量数据的问题，期望通过少量数据即可获得足够的知识。 Matching Networks for One Shot Learning 论文将普通神经网络学习慢的问题归结为模型是由参数 ...
One-Shot 学习（ One-shot learning） 人脸识别所面临的一个挑战就是你需要解决一次学习问题，这意味着在大多数人脸识别应用中，你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人。所以在一次学习问题中，只能通过一个样本进行学习，以能够认出同一个人。大多数人脸识别系统 ...
。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路，炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / On ...
原创 Edison_G 计算机视觉研究院 今天 收录于话题 #深度学习框架25 #算法32 #CVPR系列34 ...
论文标题：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者： Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址：https://www.cs.cmu.edu ...
search space设计 文章认为好的search space需要满足以下条件： search space需要足够large和expressive，这样才能探索更丰富多样的候选网络架构 one-shot模型在验证集上的准确率必须与stand-alone模型的准确率高度相关 ...
作者的前两篇文章分别探讨了如何训练一个可以slim到指定宽的的网络以及如何训练一个可以选取任意子宽度的网络。在这篇文章中，作者试图解决的问题是对于给定的配置，选取各层最优的网络宽度。 目前对 ...
