arxiv上 號新放出的何凱明大神的新作。針對Siamese Network中的collapsing問題進行了分析，並指出，目前避免這個問題的一些方法：負樣本，大batch，momentum encoder其實都是不必要的。在避免collapsing問題中，stop gradient操作非常重要，同時他的重要性說明了他可能解決的是另一個潛在的優化問題。 Siamese Network是近年來自監督 ...
2020-11-27 17:33 0 1294 推薦指數：
CVPR21 將圖像超分辨率問題轉化為尋找圖像的連續表示。本質上圖像會存在分辨率的問題，是由於其存儲和表示使用的是二維數組。如果將圖像的表示是一個連續函數，那么圖像就可以是任意分辨率的。這個思路受啟發於三維重建中的implicit neural representation ...
Motivation 作者們構建了一種用於視覺表示的對比學習簡單框架 SimCLR，它不僅優於此前的所有工作，也優於最新的對比自監督學習算法， 而且結構更加簡單：這個結構既不需要專門的架構， ...
Methodology 作者提出TIMAM (Text-Image Modality Adversarial Matching)方法，比較簡潔明了，具體包含三個部分： （1）特征提取器： 文 ...
[論文閱讀筆記] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 本文結構 解決問題 主要貢獻 算法原理 參考文獻 (1) 解決問題 解決異構網絡上的節點嵌入 ...
論文信息 論文標題：Simple Unsupervised Graph Representation Learning論文作者：Yujie Mo、Liang Peng、Jie Xu, Xiaoshuang Shi、Xiaofeng Zhu論文來源：2022 AAAI論文地址 ...
Introduction （1）Motivation： 當前的reid存在語義不對齊的問題，如下圖： 圖（a）顯示了不同圖片的相同位置對應了行人的不同身體部位；圖（b）顯示了不同圖片呈現的部 ...
Introduction 在空間維度上，現有video reid方法局限於把所有幀在相同分辨率下進行特征提取，造成了特征冗余，如圖(a)。 在時間維度上，現有方法要么采用long-term要么 ...
的《iCaRL： Incremental Classifier and Representation Lear ...
