【论文解读】NIPS 2021-HSWA: Hierarchical Semantic-Visual Adaption for Zero-Shot Learning.(基于层次适应的零样本学习)
作者:陈使明
华中科技大学
【论文解读】NIPS 2021-HSWA: Hierarchical Semantic-Visual Adaption for Zero-Shot Learning.(基于层次适应的零样本学习)的更多相关文章
- 论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning
论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning 2017-06-06 21: ...
- 论文解读(USIB)《Towards Explanation for Unsupervised Graph-Level Representation Learning》
论文信息 论文标题:Towards Explanation for Unsupervised Graph-Level Representation Learning论文作者:Qinghua Zheng ...
- 论文解读《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》俗称 MoCo
论文题目:<Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning> 论文作者: Kaiming He.Haoq ...
- 论文解读(GGD)《Rethinking and Scaling Up Graph Contrastive Learning: An Extremely Efficient Approach with Group Discrimination》
论文信息 论文标题:Rethinking and Scaling Up Graph Contrastive Learning: An Extremely Efficient Approach with ...
- 论文解读GALA《Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation Learning》
论文信息 Title:<Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation Learn ...
- CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation
CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation for 3 ...
- A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读(SIGMOD 2021)
A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读(SIGMOD 2 ...
- Tsunami: A Learned Multi-dimensional Index for Correlated Data and Skewed Workloads 论文解读(VLDB 2021)
Tsunami: A Learned Multi-dimensional Index for Correlated Data and Skewed Workloads 论文解读(VLDB 2021) ...
- Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读(VLDB 2021)
Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读(VLDB 2021) 本 ...
- 论文解读(S^3-CL)《Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learning》
论文信息 论文标题:Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learn ...
随机推荐
- Prometheus 监控 Kubernetes Job 资源误报的坑
转载自:https://www.qikqiak.com/post/prometheus-monitor-k8s-job-trap/ 昨天在 Prometheus 课程辅导群里面有同学提到一个问题,是关 ...
- 几篇关于MySQL数据同步到Elasticsearch的文章---第二篇:canal 实现Mysql到Elasticsearch实时增量同步
文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484377&idx=1&sn=199bc88 ...
- [题解] LOJ 3300 洛谷 P6620 [省选联考 2020 A 卷] 组合数问题 数学,第二类斯特林数,下降幂
题目 题目里要求的是: \[\sum_{k=0}^n f(k) \times X^k \times \binom nk \] 这里面出现了给定的多项式,还有组合数,这种题目的套路就是先把给定的普通多项 ...
- 媒介查询兼容各种端口的响应式范围取值(移动端、PC端、ipad、移动端侧屏)
!!!(chrome作者亲测)!!!数据仅供参考 /*ipad*/@media screen and (min-width:760px) and (max-width:1000px) /*移动端*/@ ...
- .NET下数据库的负载均衡(有趣实验)(续)
.NET下数据库的负载均衡(有趣实验)这篇文章发表后,受到了众多读者的关注与好评,其中不乏元老级程序员. 读者来信中询问最多的一个问题是:它是否能支持"异种数据库"的负载均衡?? ...
- Golang可能会踩的58个坑之初级篇
前言 Go 是一门简单有趣的编程语言,与其他语言一样,在使用时不免会遇到很多坑,不过它们大多不是 Go 本身的设计缺陷.如果你刚从其他语言转到 Go,那这篇文章里的坑多半会踩到. 如果花时间学习官方 ...
- Request保存作用域
Request保存作用域,作用范围是在当前请求中有效. 1.客户端重定向 2.服务器内部转发
- CQOI2015任务查询系统
题目链接 主席树. 把区间的影响挂在左端点与右端点,建树时顺便对应的插入与删除. 维护一段值域区间的和与数字个数,查询时要注意与第k大的数相同的数可能有很多. 复杂度O(nlogn) #include ...
- Vue学习之--------消息订阅和发布、基础知识和实战应用(2022/8/24)
文章目录 1.基础知识 2.代码实例 2.1 main.js 2.2 School.vue 2.3 Student.vue 2.4 App.vue 3.全局事件总线通信改为消息的订阅和发布 3.1 核 ...
- 齐博x1齐博首创钩子的使用方法
齐博X1有两套钩子体系,第一套是基于TP思路设计的.跟外面的大同小异.现在重点讲一下第二套我们首创的使用方法. 首先说一下如何埋钩子,这个跟TP思路的钩子类似,就是在页面的任何地方加入如下代码即可如下 ...