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 區 ，總體感覺給人一種花里胡哨的感覺，但是看分割結果，卻着實讓人滿意。以下將解析此論文。 摘要 腫瘤分割的一個主要難點就是類別不平衡，腫瘤部分占整個腦的比例太小以至於難以精准的分割。傳統解決類別不平衡的方法是采用級聯的網絡 ...
2020-07-08 18:33 0 779 推薦指數：
本文主要是提出了一種級聯結構，采用三個網絡（WNet，TNet，ENet），每個網絡的輸入大小分別為2217,217,113。分別用於腦膠質瘤的不同部分進行分割，第一個網絡（WNet）在整個圖像上進行分割，分割出整個腫瘤，然后在整個腫瘤部分選取一個bounding box，作為TNet的輸入，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 本文的出發點是做Instance-aware Semantic ...
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 ...
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 ...
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 ...
一、賽題背景 在NLP任務中，經常會出現Multi-Task Learning(多任務學習)這一問題。多任務學習是一種聯合學習，多個任務並行學習，結果相互影響。在實際問題中，就是將多個學習任務融合到一個模型中完成。不同的任務會關注到不同的文本分析特征，將多任務聯合起來有利於進行模型泛化，緩解 ...
譯自：http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在機器學習中，我們通常關心優化某一特定指標，不管這個指標是一個標准值，還是企業KPI。為了達到這個目標，我們訓練單一模型或多個模型集合來完成指定得任務。然后，我們通過精細調參，來改進模型直至 ...
