查找异质图像匹配的过程中,发现几篇某组的论文,都是关于NIR-VIS的识别问题,提到了许多处理异质图像的处理方法,网络结构和idea都很不错,记录其中一篇. 其余两篇: Wasserstein CNN: Learning Invariant Features for NIR-VIS Face Recognition A Light CNN for Deep Face Representation with Noisy Labels 摘要 VIS-NIR(可见光与近红外)面部识别仍然是异质图像识别…

UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS  ICLR 2016  摘要:近年来 CNN 在监督学习领域的巨大成功 和 无监督学习领域的无人问津形成了鲜明的对比,本文旨在链接上这两者之间的缺口.提出了一种 deep convolutional generative adversarial networks (DCGANs),that have certai…

承接上上篇博客,在其基础上,加入了Wasserstein distance和correlation prior .其他相关工作.网络细节(maxout operator).训练方式和数据处理等基本和前文一致.以下是这两点改进的大概: Wasserstein convolutional neural network(WCNN)的低级层利用容易得到的大量VIS光谱训练,高级层划分为3部分:the NIR layer, the VIS layer and the NIR-VIS shared laye…

Understanding, generalisation, and transfer learning in deep neural networks FEBRUARY 27, 2017   This is the first in a series of posts looking at the ‘top 100 awesome deep learning papers.’ Deviating from the normal one-paper-per-day format, I’ll ta…

by Jason Brownlee on December 20, 2017 in Better Deep Learning Transfer learning is a machine learning method where a model developed for a task is reused as the starting point for a model on a second task. It is a popular approach in deep learning w…

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…

来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b…

Learning Cross-Modal Deep Representations for Robust Pedestrian Detection 2017-04-11  19:40:22  Motivation: 本文主要是考虑了在光照极端恶劣的情况下,如何充分的利用 thermal data 进行协助学习提升 可见光图像的 特征表达能力,而借鉴了 ICCV 2015 年的一个文章,称为:监督迁移的方法,以一种模态的特征为 label,以监督学习的方式实现无监督学习.说到这里可能比较让人糊涂,…

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning by A…

Stadie, Bradly C., Sergey Levine, and Pieter Abbeel. "Incentivizing exploration in reinforcement learning with deep predictive models." arXiv preprint arXiv:1507.00814 (2015). 作者通过模拟(状态,动作)的不确定性,从而修改reward,帮助agent进行探索.作者说用了他们的方法不用进行随机探索.该方法比较通用,…