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usdt场外担保交易(www.uotc.vip):北大、字节跳动等行使增量学习提出超像素支解模子LNSNet

admin1个月前103

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机械之心专栏

作者:朱磊、佘琪

行使连续学习中梯度缩放控制的方式,北大、北邮、字节跳动提出的新方式相比经典算法在参数目降低近 20 倍的同时,运算速率提升了 4 倍。

为解决在线学习所带来的灾难性遗忘问题,北大等研究机构提出了接纳梯度调治模块(GRM),通过训练权重在特征重修时的作用效果及像素的空间位置先验,调治反向流传时各权重的梯度,以增强模子的影象性的超像素支解模子 LNSNet。

该研究已被 CVPR 2021 吸收,主要由朱磊和佘琪介入讨论和开发,北京大学分子影像实验室卢闫晔先生给予指导。

论文链接:

https://arxiv.org/abs/2103.10681

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项目开源代码:

https://github.com/zh460045050/LNSNet

实验室链接:http://www.milab.wiki

一、简介

图像支解是盘算机视觉的基本义务之一,在自动驾驶、安防安保、智能诊疗等义务中都有着主要应用。超像素支解作为图像支解中的一个分支,旨在依赖于图像的颜色信息及空间关系信息,将图像高效的支解为远超于目的个数的超像素块,到达尽可能保留图像中所有目的的边缘信息的目的,从而更好的辅助后续视觉义务(如目的检测、目的跟踪、语义支解等)。

基于传统机械学习的超像素支解方式会将超像素支解看作像素聚类问题,并通过限制搜索空间的战略,提高明像素的天生效率(如 SLIC、SNIC、MSLIC、IMSLIC 等方式)。然而,这些方式大多依赖 RGB 或 LAB 颜色空间信息对像素举行聚类,而缺乏对高层信息的考量。

虽然一些超像素支解方式(LRW、DRW、ERS、LSC)通过构建图模子的方式,将原本 5 维的颜色及空间信息依据四邻域或八邻域节点的相似性关系厚实至 N 维,来获取更好的特征表达。进而使用随机游走或谱聚类等方式举行超像素支解,但这些方式运行效率较差。

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网友评论

  • 2021-09-11 00:00:46

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