作者：禪與計算機程序設(shè)計藝術(shù) 文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-709286.html
1.簡介
在人工智能領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸成為解決復(fù)雜任務(wù)的重要手段。但如何將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于計算機視覺領(lǐng)域仍存在很多困難。特別是在實際應(yīng)用場景中，計算機視覺的目標往往是識別圖像中的特定對象或場景。現(xiàn)有的很多深度學(xué)習(xí)模型，如CNN、VGG等，都可以處理一般的圖像分類任務(wù)，但這些模型在真實環(huán)境中的性能卻不一定滿足要求。比如，對于那些復(fù)雜的場景，可能會存在一些噪聲影響甚至遮擋導(dǎo)致模型的準確率下降。如何利用弱監(jiān)督數(shù)據(jù)提升模型的表現(xiàn)，也成為了當前研究熱點。本文通過對半監(jiān)督學(xué)習(xí)的相關(guān)原理、方法及其在計算機視覺中的應(yīng)用進行闡述，主要關(guān)注以下三個方面：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-709286.html
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一、半監(jiān)督學(xué)習(xí)概述
- （1）什么是半監(jiān)督學(xué)習(xí)？
- （2）半監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點？
- （3）半監(jiān)督學(xué)習(xí)的類型及代表模型。
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二、半監(jiān)督學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用
- （4）怎么樣定義弱監(jiān)督數(shù)據(jù)？
- （5）半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型（例如SVM、Self-training等）的具體操作過程？
- （6）本文使用的半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架——Causal-aware Unsupervised Domain Adaptation (CAUDA)的具體原理和優(yōu)缺點？
- （7）本文所采用的算法——Cross Entropy Method (CEM)的具體原理和優(yōu)缺點？
- （8）最后，本文分享了本文所用到的具體代碼實現(xiàn)。
到了這里，關(guān)于基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
