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【半监督学习】2、Soft Teacher
文章目录 一 背景 二 方法 2 1 End to End Pseudo Labeling Framework 2 2 Soft teacher 2 3 Box Jittering 三 实验 论文 End to End Semi Super
半监督学习
深度学习
计算机视觉
人工智能
【半监督学习】2、Soft Teacher
文章目录 一 背景 二 方法 2 1 End to End Pseudo Labeling Framework 2 2 Soft teacher 2 3 Box Jittering 三 实验 论文 End to End Semi Super
半监督学习
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阶梯网络Ladder Network
在这里主要讲一下用于半监督学习的ladder network 网上别人分享的资料太少了 也不知道对不对 下面内容请带着怀疑的角度阅读 如有问题 欢迎指出 在讲半监督学习之前 先简单聊聊监督学习 在监督学习中 我们将原始数据通过简单的预处理
深度学习
Ladder Network
阶梯网络
半监督学习
【半监督学习】5、Efficient Teacher
文章目录 一 背景 二 方法 2 1 Dense Detector 2 2 Pseudo Label Assigner 2 3 Epoch Adaptor 三 效果 论文 Efficient Teacher Semi Supervised
半监督学习
目标检测
学习
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8.无监督学习: SimCLRv2
v2框架整体还是沿用了在NLP中流行的unsupervised pretrain外加10 的有监督label进行微调的范式 预训练阶段在没有先验的情况下学习没有标签的数据 论文中也提到了使用较深和较宽的神经网络可以提高label effic
无监督自监督弱监督
SimCLRv2
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【半监督学习】1、Mean Teacher
文章目录 一 背景 二 方法 三 效果 论文 Mean teachers are better role models Weight averaged consistency targets improvesemi supervised d
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学习
深度学习
机器学习
【半监督学习】4、Dense Teacher
文章目录 一 背景 二 方法 2 1 框架结构 2 2 伪标签的缺陷 2 3 Dense Peseudo Label 三 效果 3 1 数据和实验设置 3 2 主要的结果对比 3 3 和 SOTA 的对比 论文 Dense Teacher
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目标检测
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计算机视觉
【半监督学习】4、Dense Teacher
文章目录 一 背景 二 方法 2 1 框架结构 2 2 伪标签的缺陷 2 3 Dense Peseudo Label 三 效果 3 1 数据和实验设置 3 2 主要的结果对比 3 3 和 SOTA 的对比 论文 Dense Teacher
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