A Convex Optimization Framework for Active Learning Active learning is the problem of progressively selecting and annotating the most informative unlabeled samples, in order to obtain a high classification performance. 目前AL方法存在的问题有: 1.大部分AL算法在预训练分类器之…
论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods <人脸识别综述:从传统方法到深度学习> 一.引言 1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法. 2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识…
CNN-RNN: A Unified Framework for Multi-label Image Classification Updated on 2018-08-07 22:30:41 Paper: https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Wang_CNN-RNN_A_Unified_CVPR_2016_paper.pdf 本文提出了一种 model 多标签之间关系的一种模型,即:CNN-LSTM…
深度学*点云语义分割:CVPR2019论文阅读 Point Cloud Oversegmentation with Graph-Structured Deep Metric Learning 摘要 本文提出了一个新的超级学*框架,用于将三维点云过度分割为超点.本文将此问题转化为学*三维点的局部几何和辐射测量的深度嵌入,从而使物体边界呈现高对比度.嵌入计算使用轻量级神经网络在点的局部邻域上操作.最后,本文将点云过分集描述为一个与学*嵌入相关的图划分问题.这种新方法允许本文在密集的室内数据集(S3D…
J. N. Tsitsiklis and Z.-Q. Luo, "Communication complexity of convex optimization," Journal of Complexity, vol. 3, no. 3, pp. 231–243, Sep. 1987, doi: 10.1016/0885-064x(87)90013-6. 问题描述 两个用户各自有一个凸函数\(f_i\),相互交互最少的二进制消息,从而找到\(f_i+f_2\)的最优点 基本定义 \(…
<Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks>论文阅读 (i)问题背景: 工业界的推荐系统/广告系统现在都会用embedding技术生成物品/用户的向量.通俗点讲就是build一个向量嵌入层,把带有原始特征的输入向量转换成一个低维度的dense向量表示.推荐系统的模型一般有向量嵌入层和深度模型层两部分组成,向量嵌入层的…