摘要 多任務學習(Multi-Task Learning, MTL)是機器學習中的一種學習范式,其目的是利用包含在多個相關任務中的有用信息來幫助提高所有任務的泛化性能。 首先,我們將不同的MTL算法分為特征學習法、低秩方法、任務聚類方法、任務關系學習方法和分解方法,然后討論每種方法的特點 ...
相關論文:Joint Face Detection and Alignment using Multi task Cascaded Convolutional Networks 概論 用於人臉檢測和對齊。 本文提出的unified cascaded CNNs by multi task learning,包含三個階段: 利用一個淺層的CNN快速產生候選窗口 利用一個更復雜的CNN排除掉大量非人臉 ...
2017-11-18 13:01 0 2890 推薦指數:
摘要 多任務學習(Multi-Task Learning, MTL)是機器學習中的一種學習范式,其目的是利用包含在多個相關任務中的有用信息來幫助提高所有任務的泛化性能。 首先,我們將不同的MTL算法分為特征學習法、低秩方法、任務聚類方法、任務關系學習方法和分解方法,然后討論每種方法的特點 ...
Xiang Bai——【CVPR2016】Multi-Oriented Text Detection with Fully Convolutional Networks 目錄 作者和相關鏈接 方法概括 方法細節 創新點和貢獻 實驗結果 問題討論 ...
因為這兩篇論文感覺內容較短,故而合並到一個博文中。 Multi-view face detection 本文來自《Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks》的解讀。時間線是2015年4月。 本文 ...
最近讀了Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection這篇論文,論文中把之前人臉檢測使用到的cascade cnn,從分開訓練的模式,改為了聯合訓練,並且聲稱得到了更好的結果。 但是在我讀論文的過程中,產生了下面幾點疑惑: 1.論文4.2節 ...
Heterogeneous Face Attribute Estimation: A Deep Multi-Task Learning Approach 2017.11.28 Introduction: 人臉屬性的識別在社會交互,提供了非常廣泛的信息,包括 ...
論文地址:基於高效多任務卷積神經網絡的殘余聲回波抑制 摘要 回聲會降低語音通信系統的用戶體驗,因此需要完全抑制。提出了一種利用卷積神經網絡實現實時殘余聲回波抑制的方法。在多任務學習的背景下,采用雙語音檢測器作為輔助任務來提高RAES的性能。該訓練准則基於一種新的損失函數,我們稱之為抑制 ...
Multi-task Collaborative Network for Joint Referring Expression Comprehension and Segmentation 2020-03-30 19:02:01 Paper: https://arxiv.org/abs ...
論文標題:OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 標題翻譯:OverFeat:使用卷積神經網絡集成識別,定位和檢測 論文作者:Pierre ...