Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades Jifeng Dai Kaiming He Jian Sun 本文的出發點是做Instance-aware Semantic ...
Multi task Collaborative Network for Joint Referring Expression Comprehension and Segmentation : : Paper:https: arxiv.org abs . CVPR Oral Code:https: github.com luogen MCN Blog: 機器之心 . Background and ...
2020-03-30 19:04 0 828 推薦指數:
Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades Jifeng Dai Kaiming He Jian Sun 本文的出發點是做Instance-aware Semantic ...
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 ...
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 ...
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 ...
1. 前言 多任務學習(Multi-task learning)是和單任務學習(single-task learning)相對的一種機器學習方法。在機器學習領域,標准的算法理論是一次學習一個任務,也就是系統的輸出為實數的情況。復雜的學習問題先被分解成理論上獨立的子問題,然后分別對每個子問題 ...
首先說一下我對這個方案的看法,相比第一名與第二名的方案,這個方案的分割方法確實復雜的多,原論文是發表在MICCAI,后來磚投到IEEE image processing(SCI 1區),總體感覺給人一 ...
MTL 有很多形式:聯合學習(joint learning)、自主學習(learning to learn)和帶有輔助任務的學習(learning with auxiliary task)等。一般來說,優化多個損失函數就等同於進行多任務學習。即使只優化一個損失函數(如在典型情況下),也有可能借 ...
知識圖譜(Knowledge Graph,KG)可以理解成一個知識庫,用來存儲實體與實體之間的關系。知識圖譜可以為機器學習算法提供更多的信息,幫助模型更好地完成任務。 在推薦算法中融入電影的知識圖譜 ...