近日，CVPR 2022官方公布了接收论文列表，来自腾讯优图实验室共计30篇论文被CVPR收录，论文涵盖包括场景文本语义识别、3D人脸重建、人体姿态估计 (HPE)、目标检测、图像风格转换、视频场景分割和视频插帧等研究领域。...
半监督学习（SSL）提供了一种利用无标签数据提高模型性能的有效方法，这一领域最近取得了快速进展，但以往的算法需要借助复杂的损失函数和大量难以调整的超参数。本文介绍了谷歌的研究团队提出的FixMatch[1]，这是一种大大简化...
本文介绍了唐建课题组的Shengchao Liu等人基于3d几何研究的成果：鉴于现实世界场景中 3D 信息的缺乏极大地阻碍了对分子几何图表示的学习，本文提出了一种图预训练框架Graph Multi-View Pre-training (GraphMVP)。GraphMV...
Amusi 注意到去年11月份何恺明一作的MAE收录到CVPR 2022 Oral！详见：何恺明一作MAE收录CVPR 2022 Oral！高达87.8%准确率！自监督领域新代表作，也刚刚注意到：同年11月份MSRA的SimMIM工作也成功收录到了CVPR 2022。目前MIM 方向...
最新被CVPR 2022收录的一篇论文中，提供了一种粗点优化的新思路，将多类别多尺度定位问题从精确的点标注泛化到任意的粗点标注，第一次从算法角度减轻语义差异。...
在这里和大家分享一下我们被CVPR 2022录用的工作“Point-BERT: Pre-training 3D Point Cloud Transformers with Masked Point Modeling”
今天给大家介绍的是电子科技大学石小爽教授团队于2022年发表在AAAI上的一篇论文:“Simple Unsupervised Graph Representation Learning ”。作者提出了一种简单的无监督图表示学习方法来进行有效和高效的对比学习。...
深度神经网络 (DNN) 已经发展到现在已经可以在计算机视觉和自然语言处理等许多任务上表现非常出色。而现在主要的研究是如何训练这些 DNN 以提高其准确性。准确性的主要问题是神经网络极易受到对抗性扰动的影响。...
今天我将讨论一些在过去十年中出现的主要的半监督学习模型。首先让我们谈谈什么是半监督学习以及我们为什么对它感兴趣！
监督学习：机器学习中最常见的方法是监督学习。在监督学习中，我们得到一组标记数据（X，Y），即（特征，标签），我们的任务是学习它们之间的关系。但是这种方法并不总是易于处理，因为-...
