在深度学习训练过程中，训练数据是很重要的，在样本量方便，一是要有尽量多的训练样本，二是要保证样本的分布够均匀，也就是各个类别下的样本量都要足够，不能有的很多，有的特别少。...但是实际采集数据的过程中，可能经常会遇到样本量不够的情况，这就很容易导致训练出的模型过拟合，泛化能力不足，这时候该怎么办呢？...一种方法是利用预训练好的模型，也就是使用另一个在大量样本下获得足够训练的模型，只要这个模型的训练数据集足够大，而且够通用，那么可以理解为其学到的特征空间层次结构能够有效地作为视觉世界的通用模型基础。...比如说，如果已经在ImageNet下训练了一个网络，可以识别动物及日常用品等，这时候你需要得到一个能够区分猫狗的模型，那么在其基础上进行训练是很有效的，比你单纯在小样本的猫狗图像上重头做训练效果要好。...但本文要讲的不是这个方法，而是另一种思路，即强行增加训练样本数量，生生在已有的样本下再造出一批来，这叫做数据增强。 所谓数据增强，就是从已有的图像样本中生造出更多的样本数据，这些图像怎么来呢？
•所提出的方法可以显着提高依赖于大规模对象检测（例如，城市街道上的威胁检测）的系统的性能。 在哪里可以获得实现代码？...有哪些可能的业务应用程序？ •建议的方法可以提高用于大型数据库中自动图像组织，股票网站上的图像分类，可视产品搜索等的 AI 系统的性能。 在哪里可以获得实现代码？...这样就可以生成具有任意大小和纵横比的新样本，这些样本具有明显的可变性，同时又可以保持训练图像的整体结构和精细纹理。...本文的核心思想 •为了从单个图像中学习无条件生成模型，研究人员建议使用单个图像的补丁作为训练样本，而不是像常规 GAN 设置中的整个图像样本。...•SinGAN 模型可以协助完成许多图像处理任务，包括图像编辑，超分辨率，协调，从绘画生成图像以及从单个图像创建动画。 在哪里可以获得实现代码？
水印同时具有水印特性（版权保护）和对抗样本的功能（导致训练好的模型误分类），需要注意的一点在于除了水印区域并没有其它的对抗扰动。 作者提出一种基于Adv-watermark的优化算法论文称为BHE。...该优化方法采用基于种群的全局搜索策略方式生成对抗性样本。 实验结果显示，当水印大小为宿主图像大小的4/9（个人感觉扰动的像素过多，有点违背对抗样本的定义）时，它可以获得97%以上的攻击成功率。...2.算法介绍 2.1对抗水印 论文中使用除了R，G，B以外还有alpha共四个混合通道来生成对抗水印，通道是指背景图像中前景区域的透明度。...对抗水印在不影响图像视觉效果的前提下，干扰决定图像分类的重要局部区域，攻击训练良好的分类模型。...下表为图像防御方法的比较，将生成的对抗样本、缩放比例为1/4的“ACMMM2020”图像水印和字体为“28”的红色文本水印注入到原始图像数据集中，并分别对它们重新训练了三个Resnet101，可以看出用该对抗样本进行对抗训练的模型具有更强的鲁棒性
YOLOX的简述 一、 原因 1. 背景 工业的缺陷检测是计算机视觉中不可缺少的一环之一，在实际的工程项目中具有广泛的应用价值。...FPN自上而下，将浅层特征与上采样后的上层特征信息进行传递融合，而PAN自下而上，将下采样后的小尺寸特征图像与大尺寸特征图像进行融合，并成对组合，对不同的检测层进行两次参数融合。...感受野(Receptive Field)是指特征图上的某个点能看到的输入图像的区域，即特征图上的点是由输入图像中感受野大小区域的计算得到的 神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，它可能蕴含的更为全局...其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问题 2.8 YOlO Head Yolo Head通过CSPDarknet和FPN，可以获得三个加强过的有效特征层。...经过训练后可产生Precision与Pecall图： TP— 本来是正样本，检测为正样本（真阳性）。
+编码两次构建正样本对，进行对比学习 给定一个图像句子对，把他们映射到一个共同的嵌入空间中 f()为预训练的语言编码器和预训练的图像编码器，g()为映射头 接下来就是多模态对比学习： 最终的损失函数为...SimCSE的损失+多模态对比损失： Experiments 作者使用Flickr30k（包含29, 783个训练图像）和MS-COCO（包含82, 783个训练图像）作为多模态数据集，使用Wiki1M...此外，作者将成对的图像替换为打乱的图像进行训练，模型下降了0.8-5.0个点，进一步验证了视觉语义的有效性。...这点其实我不太理解，是将图像句子对的匹配关系给打乱了么，如果是这样的话，感觉好像没什么意义呀 表2 作者使用bert-base model只在多模态数据上进行了训练，来研究数据规模大小对性能的影响，在数量有限的样本上...---- 论文解读投稿，让你的文章被更多不同背景、不同方向的人看到，不被石沉大海，或许还能增加不少引用的呦~ 投稿加下面微信备注“投稿”即可。
例如，如图1所示，给定查询语句是“女孩坐在驴上”，如果我们可以找到图像中的更有信息量的对象（例如，黑色区域），则可以获得更高的准确性。...是不相似的， G表示生成器用来生成注意力mask，D是保持相似性的hash函数。两个图像 ? 和 ? 通过生成器G产生被划分为注意力的前景样本和非注意力的背景样本。生成注意模块如图中的（II）所示。...我们用对抗方法训练生成器和判别器（III）。（1）判别器的目的是学习可以保持前景样本和背景样本相似性的hash函数。（2）生成器的目的是生成注意力mask，使判别器不能保持背景样本的相似性。...这样，一个好的辨别hashing应该保持前景样本（可以看作是简单的例子）和背景样本（困难的例子）的相似性以提高鲁棒性和学习的哈希函数的性能。...我们交替的训练生成器和判别器，生成器最大化背景特征的检索损失，来生成好的mask，判别器最小化前景特征和背景特征的错误来获得有效的二进制编码。
例如具身人工智能，在机器人、自动驾驶场景中，需要在训练中定位未见过的物体；自动驾驶系统需要检测出车辆前方的新型物体以避免交通事故。 此外，零样本和小样本检测必须对训练期间未标记的物体进行定位。...通过保持较小的裁剪补丁，使得合成的图像不太可能包含任何隐藏物体。 然而，由于背景是合成图像创建而来的，这就使其看起来与真实图像有很大的不同，例如，背景可能仅由低频内容组成。...本文的增补策略是通过提高小区域的比例作为背景来创建没有潜在物体的图像。 图3. 原始输入（左）和合成图像（右）。用颜色标示了掩码区域，使用小区域作为背景，避免了背景中会隐藏物体。...此外，掩码头是为在真实图像中分割实例而训练的，因此主干系统学习了一般表征，能够分离真实图像中的前景和背景区域。 也许这看起来只是一个小变化，但LDET在开放世界的实例分割和检测方面的表现非常显著。...，汇于机器：听五位IEEE Fellow畅谈AI未来 | GAIR 2021 2021-12-25 新一代AI人才从哪里来，该往哪里去？
区域选取这一步是为了对物体进行定位，采用了滑动窗口的策略，物体在图像中的位置和大小是变化的，因而需要不同的矩形窗口的比例，再通过矩形窗口在图像中从左到右、从上到下的滑动，可以获得图像上任意位置不同大小的物体...算法根据前景和背景的颜色、纹理的不同来分割图像，首先通过分析找到前景和背景的颜色阈值；其次将图像中的每个像素值与阈值比较，分为两类；最后与原图映射获得前景。...同一个目标关联起来的常用方法是将目标跟踪问题看作一个二分类问题，把图像分为前景图像（正样本）和背景图像（负样本），利用最适合实际场景的图像特征和最佳的分类方法，将目标从背景区域中区分出来，期间不断地在线更新分类器来估计目标的位置...在训练过程中，生成模型 G 的目标是尽量生成接近真实的样本去欺骗判别模型 D，而判别模型 D 的目标则是尽量把 G 的生成样本和真实样本区分开来，这样 G 和 D 构成一个动态的“博弈”。...GAN 评估所生成样本的质量，最开始生成的样本非常容易分辨，后来生成器渐渐的能够生成更为逼真的样本，则需要重新训练判别器，因此称为对抗。
2.背景 深度神经网络在许多视觉任务中取得了巨大的成功，通常需要大量的标记数据。深度学习方法的一个臭名昭著的缺点是它们的样本效率很差。这与我们人类如何学习形成了鲜明的对比。...元学习算法研究最充分的测试平台之一是小样本图像分类，其目的是对仅有有限数量标记训练数据的新图像类别进行分类。这是这里工作的重点！ 确定两个复杂结构表示的相似性的一种自然方法是比较它们的构建块。...困难在于，我们没有他们的通信监督训练，并不是所有的建筑要素都能在其他结构中找到他们的同行。 为了解决上述问题，将少样本分类形式化为最优匹配的实例，并提出利用两种结构之间的最优匹配成本来表示它们的不同。...直观地说，显示与其他图像更相关的图像区域更有可能是对象区域，并且应该分配更多的权重，而高方差背景区域和两幅图像中不同时发生的对象部分的权重应该尽可能地消除，以计算匹配成本。...3.新方法 我们首先简要回顾了EMD，并描述如何将少样本分类描述为一个可以训练到底端到端的最优匹配问题；然后，描述交叉引用机制来生成每个节点的权重，这是EMD公式中的一个重要参数；最后，演示了如何使用EMD
我们考虑到在做图像识别时，模型架构是多种多样的，但是它们都有一个共同的点--训练数据集是服从相同分布的。...朗之万动力学（SGLD）给出了一种使用梯度改变样本所属数据分布的方法： 其中 表示真实数据分布 的梯度，从初识样本出发，沿着真实数据分布的梯度的方向优化样本，如果迭代次数t足够大，可以获得服从数据分布...，而我们的方法产生的对抗样本中具有了目标类别的特征，图像中出现了一些玉米形状，这意味着我们的方法确实可以改变图像所属的数据分布，这可能导致不同模型都将该样本分类为目标攻击的类别，提升有目标攻击迁移性。...我们的方法产生的无目标攻击可以获得与原始样本数据分布不同的样本，深度模型对于与训练集同分布的验证样本有良好的分类准确度，但是面对分布外样本可能束手无策，因此我们的方法可以大幅度提升无目标攻击的迁移性：...这幅图像中我们使用基于能量分数的分布外样本检测方法来判断样本的分布，横坐标是得分，纵坐标是百分百，得分小的样本被认为是分布外样本。
最后，我们展示了多视图扩散模型也可以在少量样本的情况下进行微调，用于个性化的3D生成，并且经过学习后仍能保持一致性。 引言 最近的一些工作表明，预训练的2D生成模型可以应用于3D生成。...受到DreamBooth和DreamBooth3D的启发，我们还利用我们的多视图扩散模型从一组提供的图像中吸收身份信息，并在少量样本的微调后表现出稳健的多视图一致性。...我们的实验显示，这两种方法都有效，但第一种选择更加有效，因为相机嵌入与文本描述的关联性较小。 数据与训练 尽管可以获得真实的3D渲染数据，但如何利用这些数据仍然对多视角扩散模型的通用性和质量至关重要。...从文本到3D生成 我们有了一个能够从文本描述生成一致的多视角图像的扩散模型，我们按照如下两种方法利用它进行3D生成： 使用多视角生成的图像作为输入，通过少样本3D重建方法生成3D内容。...最后，多视角扩散模型还可以在少样本设置下进行训练，用于个性化的3D生成（多视角DreamBooth）。
摘要：基于深度学习的目标检测获得了很大的方法。这些方法基本上假定可以获得大规模的训练标签，训练和测试数据服从理想的分布。然而这两个假设在实际中通常不满足。...这些模型依赖于大规模的训练样本。实际中，收集标注数据很昂贵，而且有时候也不可能。深度域适配作为一种新的学习范式来解决上述挑战。...提出了两步进步的域适配技巧。这种方法用两种手工和自动产生样本的方法来微调检测器。基于图像到图像翻译的CycleGAN用来人工地产生样本，同时通过伪标签来自动产生样本。...Kim等人介绍了一个域适配的一阶段目标检测方法，由弱自训练方法和对抗背景分数正则化组成。若自监督训练能减少不正确伪标签的不利影响，同时对抗背景分数正则化减少对目标背景提取区别特征时的域漂移。...另一个有希望的方法是探索检测的本身性能。例如，产生和目标域实例级样本相似的实例级样本，并且合成训练样本来进行检测，使用产生的实例级patch和目标域的背景图像。
2.1 图像处理数据增强 基于图像处理进行数据增强这种训练数据生成的方式是门槛最低也应用最为广泛的方法。...在OCR领域，除了上述的基础图像处理技术，书写文字的属性及背景图片也可以极大的多样化。...fig.3 图像样本增强：噪声，旋转，调整对比度，模糊等 2.2 基于图像分割&景深 由于直接将文字写在背景图片上这种策略并不考虑背景变化，在很多背景复杂的情况下，生成的样本显得不真实，且部分样本人眼也无法判断文字内容...fig.5 基于图像分割和景深生成OCR标签图片 基于上述图像分割和图像景深的技术，我们在广告图片上生成了大量的带标注样本供文本检测模型训练。...我们期望利用训练好的生成对抗网络将随机的卡号转化为银行卡风格的样本，如此以来我们便可以获得大量带标注的银行卡样本用以训练文字识别模型。 ?
在训练期间，对hard-样本进行联合在线训练，并采用soft非极大抑制算法对数据集进行测试。整个网络在FDDB上实现了更好的性能。...然后，将通过选择性搜索得到的候选区域映射到特征映射。利用空间金字塔池化和支持向量机对候选目标进行分类。通过不固定尺寸的输入图像可以获得任意大小的卷积特征，只需保证输入到全连接层的大小是固定的。...对不同级联阶段进行hard-样本挖掘和联合训练，完成人脸分类和边界框回归两项任务。 ? 在工作中，输入图像被调整到不同尺度，以创建一个图像金字塔。检测过程分为两个阶段。...接下来详细说说难样本挖掘！ 与传统分类器训练中的难样本挖掘不同，在训练过程中自适应地选择难样本。在每一批中，计算候选区域的损失函数，并根据损失值对它们进行排序。...选取损失值最高70%的目标区域作为难样本，忽略其余30%的简单样本。 为了评估该方法的有效性，训练了两种不同的比较模型(w/和w/o难样本的在线训练)，并对测试集的性能进行了评估。
图1：视频字幕识别的一般流程 技术路线 字幕定位 字幕定位需要区分字幕区域和背景区域，有效的区分特征包括以下几点： 字幕的颜色、字体较为规整，且与背景有较为明显的颜色差异； 字幕区域的笔画丰富，角点和边缘特征比较明显...其方法流程如图3所示： 图3：CRNN实现end-to-end word recognition 首先，输入高度固定、宽度不限的单词图像（无需单字区域信息），在训练过程中，将图像统一归一化到32*100...数据来源：基于深度学习的方法，性能关键在于海量可靠的训练样本集。在训练过程中，我们采用的样本集在百万量级，而这些样本仅靠人工搜集和标注显然是不现实的。...所以，在深度学习的多次应用中，我们均采用了合成样本训练，实际样本验证的模式，并证明了其可行性。...作为对于深度学习方法应用在实际业务中的一次粗浅尝试，我们有两点心得： 关于方法选择，要从问题出发，具体分析难点在哪里，选择最简单有效的方法，避免贪大求新，本末倒置； 关于数据合成，合成数据用于训练，实际数据用于微调和测试
IS结合了当有意义的对象存在时标签分布应该具有低熵的并且样本的可变性应该高的想法。它是根据生成图像的特征分布计算的。...但是IS 不是一个合适的距离，可能是因为它没有以任何方式包含真实图像的分布（论文中没有明确阐述）。 FID 测量预训练分类器的网络特征空间中统计量的距离。...FID 解决了称为intra-class mode dropping的 IS 问题，例如，每个类仅生成一个图像的模型可以获得良好的 IS，但会具有糟糕的 FID。...此外，根据之前的实验，它们图像质量方面更可靠。 准确率和召回率 FID 和 IS 都没有检测过拟合的能力，比如防止网络完美地记住训练样本。...每个 GAN 在分布之间的距离类型以及如何近似距离方面都有非常不同的理论背景，因为在大多数情况下它们是不可计算的。 实验设计 评估指标必须有效、公平且不能增加太多计算量。
以识别限速牌为例，如下所示，左图包含限速牌，为正样本，右图不包含限速牌，为背景图，即负样本。...4.如何收集负样本 可以通过下面两种方式收集负样本： 采用本任务场景的不包含目标物体的背景图像，例如你的目标是识别某园区内的行人，那么所有本园区内不包含行人的图片都视作负样本。...注意：正负样本必须放在一起训练，不能单独训练负样本，否则经过训练，网络会把所有的图像都识别为背景。正负样本的比例最好为1：1到1：2左右，数量差距不能太悬殊，特别是正样本数量本来就不太多的情况下。...尝试方法一：直接对误检的图像生成一个空的xml文件。（文件中没有任何对象） 训练结果：由于xml文件中没有任何正样本对象，所以网络无法学习到背景信息，使用训练后的模型测试误检的图像，依然会产生误检。...（例如：该图像中人物类别出现误检，但对该图像进行训练时只标注了一个汽车类别，而没有增加人物的正样本类别） 训练结果：这种情况下，对网络进行训练时，会产生loss，并且训练后的模型，不会再把误检图像中的背景误检为人物
这些模型使用简单但可扩展的目标进行训练：将可以获得大量图像和粗糙文本标注的图像与文本对齐。视觉语言模型在将全局图像内容与任意文本输入关联方面表现出色，具有显著的泛化能力，但很难提供密集的开放词汇特征。...随着具有对齐图像语言表示的VLMs的兴起，零样本分类任务再次受到关注。然而，将零样本分割扩展到零样本是不明显的，因为CLIP架构无法产生密集的视觉语言特征。...Problem statement 在这项工作中，作者的目标是生成图像的开放词汇零样本语义分割。...流行的CLIP模型预先在图像/描述符对上进行训练，可以产生良好的全局图像特征，但并未被训练以生成高质量的2D特征图。...作者的背景。通过在图11中可视化带有和不带有背景精炼步骤的结果，作者观察到背景精炼步骤有助于消除像左图像中的雪区域（该区域被分类为'snowboard'）或右图像中的未标注柜子等不确定的分割。
使用图像翻译，即使给定有限的目标域样本，我们也可以通过翻译来自相关源域的图像来丰富目标域的训练样本。...最低的LPIPS表示生成的图像和真实图像之间较小的感知距离。与在许多情况下使用所有训练样本训练的方法相比，我们的方法甚至可以获得更高的SSIM分数。...我们分别为源域和目标域使用了995张照片和一张随机选择的草图图像。其余199对照片-草图图像用于测试。如图所示，当使用所有995个训练配对图像时，所有方法都可以获得合理的结果。...一个可能的原因是“猫”和“狗”在语义上彼此相似，而背景不一定与“狗”相关，从而导致输出图像中背景的“丰富”。我们在城市景观[71]和夏季展示了更多关于疾病病例的实验结果→ 冬天。...我们一直试图在源域和目标域之间共享更多的先验知识（例如，背景、位置），这实际上有助于实现更有希望和合理的结果（例如，生成各种背景）。此外，在翻译过程中使用注意力图来区分背景和前景也可能有帮助。
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