学习

深度学习上的又一重点发现——利用MSCNN实现人群密度监测作者 李秋键出品 AI 科技大本营 ID rgznai100 人群密度计数是指估计图像或视频中人群的数量 密度或分布 它是智能视频监控分析领域的关键问题和研究热点 也是后续行为分析 拥塞分析 异常检测和事件检测等高级视频处理任务的基础 随着城市化进程的快速推进 城市人口数量急剧增长 导致各种人员高度聚集的社会活动频繁发生 如果管控不当 极易发生拥挤踩踏事故 例如上海 12 31 外滩踩踏事故中 由于现场管理和应对措施不当 引发了人群拥挤和摔倒 最终造成了重大人员伤亡的严重后果 如果有精度良

元学习、迁移学习、对比学习、自监督学习与少样本学习的关系解读文章目录前言一、对比自监督学习与FSL1.对比学习与自监督学习2.自监督学习与FSL二、元学习与FSL1.元学习是什么2.元学习与FSL三、迁移学习与FSL1.迁移学习2.迁移学习与FSL总结前言本人的研究方向是少样本图像分类，在阅读论文时会遇到很多元学习、迁移学习这样的名词，这些词在不同的论文中关系仿佛都不一样，人们的说法也不统一。因此在此记录一下自己的逻辑，希望不再混乱了~还有对比学习和自监督学习，最近自己也在看，并且和少样本学习（FSL）相关，就一起放在这里。文章中出现的ppt截图是自己讲组

自监督学习之对比学习对比学习一般是自监督学习的一种方式什么是自监督学习自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。（也就是说自监督学习的监督信息不是人工标注的，而是算法在大规模无监督数据中自动构造监督信息，来进行监督学习或训练。因此，大多数时候，我们称之为无监督预训练方法或无监督学习方法，严格上讲，他应该叫自监督学习）。　　原文作者：自编码器个人认为可以算作无监督学习，也可以算作自监督学.

对比自监督学习综述 – A Survey of Contrastive Self-Supervised Learning本文介绍了最近流行的对比自监督学习。

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自监督学习: 人工智能的未来目录1.什么是自监督学习？2.为什么自监督学习是AI的未来？3.1ComputerVision:[1]2015(ICCV)UnsupervisedLearningofVisualRepresentationsUsingVideos[2]2015(ICCV)UnsupervisedVisualRepresentationLearningbyContextPrediction[3]2016(ECCV)Unsupervisedlearni

自监督学习-MoCo-论文笔记[通俗易懂]自监督学习-Moco

自监督学习（一）自监督学习介绍自监督学习OverviewWhatisSelf-SupervisedLearning?WhyisSelf-SupervisedLearning?SomeExamplesUnsupervisedVisualRepresentationLearningbyContextPredictionUnsupervisedRepresentationLearningbyPred…

对比学习、自监督学习的理解「建议收藏」自监督学习定义：自监督学习主要是利用辅助任务从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息来提高学习表征的质量，通过这种构造监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务具有价值的表征。辅助任务（pretext）：可以认为是一种为达到特定训练任务而设计的间接任务。pretext任务的好处是为了简化原任务的求解，在深度学习中就是避免人工标记样本，实现无监督的语义提取。Pretext任务可以进一步理解为：对目标任务有帮助的辅助任务。主要pretexttask包括：图像旋转、图像着色、图像修复。下游任务：图

pstack学习笔记################################################################################pstack学习笔记v0.12013.10.8*** 简介：pstack的功能是显示当前进程中函数的调用栈的关系，若是多线程的情况下，会显示各个      线程中函数调用的关系。