值得看: 刘铁岩老师的<Learning to Rank for Information Retrieval>和李航老师的<Learning to rank for information retrieval and natural language processing> https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744 1.概述1.1 RankingRanking 模型可以粗略分为基于相关度和基于重要性进行排序的两大
机器学习的 ranking 技术——learning2rank,包括 pointwise.pairwise.listwise 三大类型. [Ref-1]给出的: <Point wise ranking 类似于回归> Point wise ranking is analogous to regression. Each point has an associated rank score, and you want to predict that rank score. So your labe
CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN
作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数
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