这篇论文MIT和FAIR的工作,主要是提出了一种mixup的方式.(感觉是一种产生hard sample的方法,是一种新的.更有效的数据增强.) 1 Introduction 大网络需要大数据,目前CV领域的任务逐渐采用大模型来解决.这些大模型有两个共同特点:①经验风险最小化(ERM),在训练集上需要训练出比较好的性能,也就是拟合训练数据:②模型规模与数据集规模线性增长,才有可能训出比较好的模型,作者举了几个任务中的模型与数据集来说明这个问题. 可是矛盾的是,众所周知:当模型规模不随着训练数据增…

前三章我们陆续介绍了半监督和对抗训练的方案来提高模型在样本外的泛化能力,这一章我们介绍一种嵌入模型的数据增强方案.之前没太重视这种方案,实在是方法过于朴实...不过在最近用的几个数据集上mixup的表现都比较哇塞,所以我们再来聊聊~ Mixup paper: mixup: Beyond Empirical Risk Minimization TF源码:https://github.com/facebookresearch/mixup-cifar10 torch复现:ClassicSolution…

摘要:生活垃圾的分类和处理是目前整个社会都在关注的热点,如何对生活垃圾进行简洁高效的分类与检测对垃圾的运输处理至关重要.AI技术在垃圾分类中的应用成为了关注焦点. 如今AI已经是这个时代智能的代名词了,任何领域都有AI的身影,垃圾分类及监管等场景自然也少不了“AI+”的赋能. 不过,垃圾往往属于商品的极端变形体,情况比较特殊.目前的技术在视觉可见的基础上,是可以做到垃圾分类报警提醒的,比如判断垃圾是否是经过分类整理的.至于是否能够直接进行视觉检测并分类,且达到某种效果,需要更多的数据和实验支撑才…

Octave Convolution卷积 MXNet implementation 实现for: Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution ImageNet Ablation Loss: Softmax Learning rate: Cosine (warm-up: 5 epochs, lr: 0.4) MXNet API: Symbol…

deeplearning模型库 1. 图像分类 数据集:ImageNet1000类 1.1  量化 分类模型Lite时延(ms) 设备 模型类型 压缩策略 armv7 Thread 1 armv7 Thread 2 armv7 Thread 4 armv8 Thread 1 armv8 Thread 2 armv8 Thread 4 高通835 MobileNetV1 FP32 baseline 96.1942 53.2058 32.4468 88.4955 47.95 27.5189 高通83…

YOLOV4知识点分析(二) 6. 数据增强相关-mixup 论文名称:mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION 论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.09412 mixup由于非常有名,大家都应该知道,而且网上各种解答非常多,故这里就不重点说了. 其核心操作是:两张图片采用比例混合,label也需要混合. 论文中提到的一些关键的Insight: 1 也考虑过三个或者三个以上的标签做混合,但是效果几乎和两个一样,而且增加了mix…

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(二) 四.数据增强相关-GridMask Data Augmentation 论文名称:GridMask Data Augmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.04086v2 论文摘要 本文提出了一种新的数据增强方法GridMask.它利用信息去除来实现各种计算机视觉任务的最新结果.分析了信息丢弃的需求.在此基础上,指出了现有信息丢弃算法的局限性,提出了一种简单有效的结构化方法.它基于输入图像区域的删除.大量实验…

论文信息 论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍 本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是…

网易公开课,第9,10课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes4.pdf 这章要讨论的问题是,如何去评价和选择学习算法   Bias/variance tradeoff 还是用这组图,学习算法追求的是generalization error(对未知数据的预测误差),而不是training error(只是对训练集) 最左边,underfit,我们说这种学习算法有较大的bias Informally, we define the bia…

因为SVM和统计机器学习内容很多,所以从 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 这篇文章里面分出来,单独写. 为什么说SVM和统计学关系很大. 看统计学的定义:统计学是通过搜索.整理.分析.描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学. 通过有限的样本,来预测更多的泛化空间的效果,本身就是机器学习的奋斗目标. 而SVM又是基于统计学理论的基础: 基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面, 研究从观测数据…