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CalibNet:Geometrically Supervised Extrinsic Calibration using 3D Spatial Transformer Networks阅读理解
CalibNet Geometrically Supervised Extrinsic Calibration using 3D Spatial Transformer Networks 无目标标定的话 xff0c 需要考虑多个传感器的检测
CalibNet
Geometrically
Supervised
Extrinsic
calibration
【视觉SLAM】MonoRec: Semi-Supervised Dense Reconstruction in Dynamic Environments from a Single Moving C
Citations xff1a F Wimbauer N Yang L von Stumberg et al MonoRec Semi Supervised Dense Reconstruction in Dynamic Environme
Slam
MonoRec
Semi
Supervised
Dense
自监督学习(self-supervised learning)(20201124)
看论文总是会看出来一堆堆奇奇怪怪的名词 从远程监督 有监督 半监督 无监督开始 xff0c 最近又看到了一个自监督 首先先对上面的概念进行简述 xff1a 半监督 xff08 semi supervised learning xff09 x
Self
Supervised
Learning
20201124
自监督学习
自监督模型 Self-supervised learning(李宏毅2022
这个红色的怪物叫做ELMo 最早的self supervised learning model 作业四的模型也是个transformer xff0c 只有0 1个million 最早的是ELMo Cookie Monster等你来凑 x1f
Self
Supervised
Learning
2022
自监督模型
OSSID: Online Self-Supervised Instance Detection by (And For) Pose Estimation
许多机器人操作算法都需要 实时目标姿态估计 然而 xff0c 最先进的目标姿态估计方法是针对一组特定的对象进行训练的 xff1b 因此 xff0c 这些方法需要 重新训练 以估计每个新对象的姿势 本文提出了 OSSID 框架 xff0c 利
OSSID
online
Self
Supervised
instance
CutPaste Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization
CutPaste Self Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization 用于异常检测和定位的自监督学习 简洁版 问题 xff1a 异常的检测和定位 现有工作不足 xf
CutPaste
Self
Supervised
Learning
for
Semi-Supervised and Self-Supervised Classification with Multi-View Graph Neural Networks
摘要 图神经网络在图结构数据中取得了很好的效果但是大多数的模型使用的还是叫浅层的结构 xff0c 当模型层数加深时很容易过平滑 本文基于多视图来聚合更多的信息 我们首先设计两个互补的视图来描述全局结构和节点特征相似性 xff0c 然后使用注
Semi
Supervised
and
Self
Classification
粗读Targeted Supervised Contrastive Learning for Long-Tailed Recognition
相比于直接对图像进行分类 xff0c 本文更关注特征提取部分 xff0c 通过令提取的不同类特征在超球面上尽可能远离 xff0c 让属于同一类的特征尽可能靠近 xff0c 来提高模型面对样本不平衡时的分类性能 这是本文的方法和效果示意图 第
Targeted
Supervised
Contrastive
Learning
for