伪标签相关论文
在刑事侦查、智能监控、图像检索等领域，行人重识别一直是研究的热点.由于现有的大部分方法依赖有标注数据集，因此标签的缺乏使得无......
在雷达及作战体系领域,从非结构化情报文本中抽取雷达及武器装备实体是构建电磁辐射源知识图谱的基础工作之一。由于领域的特殊性,......
2020年初疫情爆发,各地陆续进入“静默”状态,公民的日常由线下转为线上。互联网用户通过社交媒体平台获取疫情态势、政策发布以及......
得益于相关软硬件的发展和应用需求的增长,目标检测算法作为计算机视觉领域的研究热点之一,不断取得突破,在检测精度和运行效率上......
随着大数据的发展,数据量不断增加,现实中对大数据的使用需求也随之变高,但大数据中存在数据无训练标签、类别未知、风格各异等情......
汽车环境感知系统可以为自动驾驶的后续决策提供信息支持,而感知信息的稳定性和准确性关乎汽车的行驶安全,是实现无人驾驶的安全保......
图像的美学质量指的是图像所呈现的“美感”,是图像的重要属性。图像美学质量评估旨在让计算机通过学习来模拟人类的审美能力,能够......
医疗事件抽取是构建医疗知识图谱的重要基础.针对医疗领域有标签数据匮乏的问题,构建基于Trans-former 编码器、BiLSTM 和注意力机......
随着无线通信技术和人工智能的发展,基于WiFi的室内人员感知已经成为了炙手可热的研究对象。其中活动识别和手势识别应用广泛。由......
微博、微信等网络社交媒体的兴起标志着自媒体时代的到来,自媒体新闻有着广阔的传播覆盖面,对自媒体新闻进行情感分析有利于了解社......
组织病理学在乳腺疾病的临床诊断中具有重要作用,早期诊断和辅助治疗对病人有很大帮助。随着人工智能的发展,深度学习在病理图像分......
遥感变化检测是开展对地观测应用的关键技术之一,在城市研究、灾害评估以及资源调查等领域发挥着重要的作用.本文针对基于差分影像......
伪标签目标检测算法利用大量未标注数据生成伪标签数据增加训练数据规模来提高目标检测模型的性能。针对伪标签数据中存在大量错误......
随着智能技术的发展，深度学习已成为机器学习的研究热点，在各个领域发挥着越来越重要的作用。深度学习以数据为驱动，需要大量的监督数......
针对目标域标记数据少导致迁移模型泛化能力差的问题,提出基于伪标签的半监督迁移学习模型WSTLPL.卷积神经网络用于学习原始振动数......
视频监控作为社会安全领域最重要的组成部分之一,每天都会产生海量数据,但使用人工方式处理大量数据的效率极低。行人重识别是一项......
深度学习方法在自然图像、自然语言等众多机器学习领域取得了较好的性能,从而引起了学术界和工业界的广泛关注。深度学习研究的是......
深度学习是基于数据构建统计模型,通过模型对未知数据进行预测的一种统计学习方法.为保障模型质量,语义分割训练需要大量像素级别......
属性约简是粗糙集核心内容之一,然而,传统基于邻域粗糙集的局部约简算法具有以下两个问题:1)经典邻域粗糙集没有关注到半径变化对......
在一致性正则化与熵最小化的基础上提出一种新的半监督学习算法Mean Mixup,集成数据的互补信息,然后使用熵最小化给未标记数据生成......
随着卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的不断发展,目标检测作为计算机视觉中最基本的技术,已取得了令人瞩目的进展......
近年来深度学习技术在各行各已经起着越来越重要的作用,但是深度学习算法能够取得良好性能的关键是建立在需要消耗大量的资源对深......
复杂工业过程细致而稳健的运行状态评价及非优因素识别方法是保证其安全绿色高效生产,提高企业综合经济效益的有效手段之一。针对......
随着智能携带设备所代表的移动互联网的兴起,视频语义概念检测技术越来越成为当今的热门研究方向。视频语义概念检测应用活跃在人......
随着深度学习在图像处理、数据挖掘、语音识别等领域的发展,越来越多的人工智能应用走进了大众的视线。然而,使用深度学习建立的模......
近年来,随着机器学习特别是深度学习算法如卷积神经网络(CNN)的发展,处理各种机器学习任务的能力已经大大提高。然而,这些算法取得......
无监督的深度哈希学习方法由于缺少相似性监督信息,难以获取高质量的哈希编码.因此,文中提出端到端的基于伪成对标签的深度无监督......
研究了一种仅利用少量标记点训练深度卷积神经网络并对高光谱影像进行分类的方法。以图像分割获得的同质区增加训练样本数目;借助......
期刊
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
为降低伪标签邻域粗糙集中求解一组半径下约简的时间消耗,在基于贪心策略的启发式搜索基础上,通过减少属性约简过程中属性的遍历规......
针对有标签样本较少条件下的通信信号调制识别问题,提出了一种基于伪标签半监督学习技术的小样本调制方式分类算法,通过优选人工特......
针对样本集不均衡造成分类器精度不足的问题,提出一种KD树均衡训练集的集成偏标记学习算法。按照伪标签划分样本,采用KD树检索的方......
如何将带有大量标记数据的源域知识模型迁移至带有少量标记数据的目标域是少样本学习研究领域的热点问题.针对现有的少样本学习算......
