一 寫(xiě)在前面 未經(jīng)允許，不得轉(zhuǎn)載，謝謝～～ 這篇文章是我們團(tuán)隊(duì)發(fā)在A(yíng)CM Multimedia2021上的工作，主要是做cross-domain...
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論文 ｜ ACM MM 2021： Meta-FDMixup: Cross-Domain Few-Shot Learning Guided by Labeled Target Data -
論文 ｜ NeurIPS2019 Meta-Weight-Net: Learning an Explicit Mapping For SampleWeighting一 寫(xiě)在前面 未經(jīng)允許，不得轉(zhuǎn)載，謝謝～～～ 今天這篇paper是NeurIPS2019的一篇paper，雖然時(shí)間有點(diǎn)久了，但是看完paper還...
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論文 | NeurIPS2020 CrossTransformers：spatially-aware few-shot transfer一 寫(xiě)在前面 未經(jīng)允許，不得轉(zhuǎn)載，謝謝～～～ 嘿，好久不見(jiàn)，我要開(kāi)始慢慢恢復(fù)科研論文筆記的更新啦~ 今天分享的文章是做小樣本圖像識(shí)別的。 主要信...
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News ｜c(diǎn)odes for AMeFu-Net （Depth Guided Adaptive Meta-Fusion Network for Few-shot Video Recognit...
我們開(kāi)源了發(fā)表在A(yíng)CM MM2020上的工作： Depth Guided Adaptive Meta-Fusion Network for Fe...
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論文 ｜ long-tailed recognition typical paper list 整理一 寫(xiě)在前面 未經(jīng)允許，不得轉(zhuǎn)載，謝謝～～ 最近想看看long-tailed recognition是如何處理imbalanced datase...
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AUC、ROC詳解：原理、特點(diǎn)&算法
前言 接收者操作特征曲線(xiàn)（ROC）可以用來(lái)對(duì)分類(lèi)器的表現(xiàn)可視化，可以依據(jù)分類(lèi)器在ROC上的表現(xiàn)來(lái)選擇最終的模型。 分類(lèi)性能TP、FP、TN、FN...
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windows下在pycharm中安裝pytorch的一些問(wèn)題初次在pycharm中安裝pytorch踩了不少坑，做一個(gè)記錄進(jìn)行總結(jié)。 一，安裝pycharm的過(guò)程就不寫(xiě)了，首先打開(kāi)官網(wǎng)https://py...
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深度學(xué)習(xí)-python貓狗識(shí)別tensorflow2.0
好久沒(méi)更新了，一巴掌拍了拍自己閑得發(fā)慌的臉。雖說(shuō)生活的壓力不大，但是也不能太咸魚(yú)啊。平時(shí)浪歸浪，但是學(xué)習(xí)和工作還是不能落下。 最近的工作太繁雜了...
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論文 | CVPR2020 《Cascaded Deep Monocular 3D Human Pose Estimation with Evolutionary Training Data》論文解讀一 寫(xiě)在前面 未經(jīng)允許，不得轉(zhuǎn)載，謝謝～～～ 這篇文章主要做的是3D human pose estimation，從單圖中恢復(fù)3D的人體skel...
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論文 | CVPR2020 《Action Genome: Actions as Compositions of Spatio-temporal Scene Graphs》 論文解讀一 寫(xiě)在前面 未經(jīng)允許，不得轉(zhuǎn)載，謝謝～～～ 這也是今年發(fā)表在CVPR上的文章，簡(jiǎn)單整理記錄一下。 主要信息： 文章出處：CVPR2020 文章...
專(zhuān)題公告
本專(zhuān)題招募管理員，有意向請(qǐng)簡(jiǎn)信私聊，謝謝！
用來(lái)分享機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的一些技術(shù)。
Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.itdecent.cn/p/e0238db24973
相關(guān)參考：
1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning
2. [ Stanford CS231n C...
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