一行代码提升迁移性能 | CVPR2020 Oral - 知乎专栏
我们将BNM应用到三个标签不足的场景中，半监督学习， 领域适应 和 开放域物体识别。 实验表明，在半监督学习中可以提升现有方法，在领域适应中BNM约束明显优于EntMin，并且单一 …
CVPR 2020 (Oral) | 中科院等提出BNM：标签不充分下的判别性与 …
May 19, 2020 · 该方法 Batch Nuclear-norm Maximization（BNM），可以用于三种标签不充分的情景：unsupervised domain adaptation, semi-supervised learning, unsupervised domain …
详细解读CVPR 2020 Oral: 标签不充分下的判别性与多样性约束方 …
该方法 Batch Nuclear-norm Maximization（BNM），可以用于三种标签不充分的情景：unsupervised domain adaptation, semi-supervised learning, unsupervised domain …
GitHub - cuishuhao/BNM: code of Towards Discriminability and …
BNM v1: we prove in the paper that Batch Nuclear-norm Maximization (BNM) can ensure the prediction discriminability and diversity, which is an effective method under label insufficient …
CVPR 2020 Oral：一行代码提升迁移性能，中科院计算所研究生一作
Apr 4, 2020 · 中科院计算所的在读研究生崔书豪等，提出了一种新的解决方法： 批量核范数最大化 （Batch Nuclear-norm Maximization，BNM）。 在典型的标签不足场景下 (如半监督学习 …
BNM项目使用教程 - CSDN博客
Oct 10, 2024 · BNM（Batch Nuclear-norm Maximization）是一个用于在标签不足情况下提高预测判别性和多样性的开源项目。 该项目在CVPR 2020上被选为口头报告，并进一步 …
一行代码提升迁移性能 | CVPR 2020_搜狐汽车_搜狐网
May 5, 2020 · 所以类别预测的判别性与多样性同时指向矩阵的核范数，我们可以最大化矩阵核范数（BNM）来提升预测的性能。 比如上图中，如果使用熵最小化（EntMin）和BNM来优化，当 …
推荐开源项目：Batch Nuclear-norm Maximization（BNM）
Jun 8, 2024 · 为此，我们向您推荐一个令人瞩目的开源项目——BNM，它是一种在标签不足情况下确保预测结果既有判别性又有多样性的方法。 该项目由CUI等人在CVPR2020大会上作为oral …
(CVPR 2020) BNM - SHUHAN'S NOTE
Jun 6, 2022 · 一种常见的解决方法是直接最小化香农熵，但熵最小化带来的副作用，即减少预测多样性，大多被忽略。 如何解决： 重新研究了随机选择的数据批的分类输出矩阵的结构。 通过 …
Bank Negara Malaysia
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