前言 核心 問題：解決one shot醫學圖像分割 方案: 傳統的基於Atlas的醫學圖像分割對於解決one shot問題很有幫助，通過使用神經網絡進行替代傳統紋理計算的方式計算一致性 引入強化學習，充分利用訓練數據 結論: 思路方法很好,通過方法的結合進行提出新的方案是一個很好的思路。 Atlas based segmentation： 基於圖譜的圖像分割 Atlas:指人工標記完備的數據集,可 ...
2020-10-18 21:05 0 434 推薦指數：
原文鏈接 掃碼關注下方公眾號："Python編程與深度學習"，領取配套學習資源，並有不定時深度學習相關文章及代碼分享。 今天分享一篇發表在CVPR 2020上的論文：LT-Net: Label Transfer by Learning Reversible Voxel-wise ...
Few-Shot/One-Shot Learning指的是小樣本學習，目的是克服機器學習中訓練模型需要海量數據的問題，期望通過少量數據即可獲得足夠的知識。 Matching Networks for One Shot Learning 論文將普通神經網絡學習慢的問題歸結為模型是由參數 ...
One-Shot 學習（ One-shot learning） 人臉識別所面臨的一個挑戰就是你需要解決一次學習問題，這意味着在大多數人臉識別應用中，你需要通過單單一張圖片或者單單一個人臉樣例就能去識別這個人。所以在一次學習問題中，只能通過一個樣本進行學習，以能夠認出同一個人。大多數人臉識別系統 ...
。為了 “多快好省” 地通往煉丹之路，煉丹師們開始研究 Zero-shot Learning / On ...
原創 Edison_G 計算機視覺研究院 今天 收錄於話題 #深度學習框架25 #算法32 #CVPR系列34 ...
論文標題：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 論文作者： Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 論文地址：https://www.cs.cmu.edu ...
search space設計 文章認為好的search space需要滿足以下條件： search space需要足夠large和expressive，這樣才能探索更豐富多樣的候選網絡架構 one-shot模型在驗證集上的准確率必須與stand-alone模型的准確率高度相關 ...
作者的前兩篇文章分別探討了如何訓練一個可以slim到指定寬的的網絡以及如何訓練一個可以選取任意子寬度的網絡。在這篇文章中，作者試圖解決的問題是對於給定的配置，選取各層最優的網絡寬度。 目前對 ...
