[CVPR 2018 论文笔记] Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning
文章目录 1 简介 2 模型 3 实验 4 总结 5 有意思的地方 零样本问题能够看做是数据缺失问题。因为目标域数据不可见，致使模型训练时的数据不均衡。一个直观的想法就是生成目标域的数据。生成图像是最简单的想法，可是本文提出直接生成目标域的特征，而不是图像。我认为，这样作确实可以提升精度，由于最后作分类都是在特征上作的，直接生成特征，可以缓解生成图像质量很差的问题。html 1 简介 介绍一篇CV
相关文章
- 1. 论文学习 Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning
- 2. node2vec: Scalable Feature Learning for Networks论文解读
- 3. 【论文笔记】OGN（Octree Generating Networks）论文笔记
- 4. 论文笔记(10): Node2Vec-Scalable Feature Learning for Networks
- 5. 论文阅读笔记《Adversarial Feature Hallucination Networks for Few-Shot Learning》
- 6. [论文阅读笔记] node2vec Scalable Feature Learning for Networks
- 7. [CVPR 2018 论文笔记] Preserving Semantic Relations for Zero-Shot Learning
- 8. Learning Convolutional Neural Networks for Graphs论文笔记
- 9. CVPR 2018 论文分享会
- 10. CVPR 2018 LSART:《Learning Spatial-Aware Regressions for Visual Tracking》论文笔记
- 更多相关文章...
- • ASP.NET Razor - 标记 - ASP.NET 教程
- • Scala for循环 - Scala教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 论文学习 Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning
- 2. node2vec: Scalable Feature Learning for Networks论文解读
- 3. 【论文笔记】OGN（Octree Generating Networks）论文笔记
- 4. 论文笔记(10): Node2Vec-Scalable Feature Learning for Networks
- 5. 论文阅读笔记《Adversarial Feature Hallucination Networks for Few-Shot Learning》
- 6. [论文阅读笔记] node2vec Scalable Feature Learning for Networks
- 7. [CVPR 2018 论文笔记] Preserving Semantic Relations for Zero-Shot Learning
- 8. Learning Convolutional Neural Networks for Graphs论文笔记
- 9. CVPR 2018 论文分享会
- 10. CVPR 2018 LSART:《Learning Spatial-Aware Regressions for Visual Tracking》论文笔记