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摘要: A unified model for multi-class anomaly detection 1 Introduction 现有方法[6, 11, 25, 27, 48, 49, 52]建议为不同类别的对象训练单独的模型,就像图1c中的情况一样。然而,这种一类一模型的方案可能会消耗大量内存,尤 阅读全文
posted @ 2023-12-11 11:31 Un-Defined 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection Abstract 这篇文章探讨了异常检测领域的一个关键问题,即如何通过使用预训练特征来提高异常检测性能。研究者首先介绍了异常检测的背景和现有方法,指出了使用自监督学习和外部数据集预训练特征的潜力。 阅读全文
posted @ 2023-11-04 14:26 Un-Defined 阅读(180) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/68298/D?&headNav=acm 来源:牛客网 题目描述 ​ 滴滴滴,紧急求助!“薯队长”突然发来了一条私信,董洁、姜思达、章小蕙等小红书博主的直播间太太太火爆!!!需要身为“技术薯”同学的你赶快支援支援,做个临时 阅读全文
posted @ 2023-10-25 11:55 Un-Defined 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型,该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习,它试图通过利用不同领域之间的样本对之 阅读全文
posted @ 2023-10-25 11:31 Un-Defined 阅读(225) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization 代码地址:https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/code/DeepDG I. Intr 阅读全文
posted @ 2023-10-20 19:07 Un-Defined 阅读(364) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization 论文源码:https://github.com/YBZh/EFDM 1. Introduction 传统的特征分布匹配 阅读全文
posted @ 2023-10-16 20:01 Un-Defined 阅读(92) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: devnet \[dev(x)=\frac{\phi(x;\Theta) - \mu_\mathcal{R}}{\sigma_\mathcal{R}}\\ L(\phi(x;\Theta),\mu_\mathcal{R},\sigma_\mathcal{R})=(1-y)|dev(x)|+y\max 阅读全文
posted @ 2023-10-10 11:14 Un-Defined 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ECOD: Unsupervised Outlier Detection Using Empirical Cumulative Distribution Functions Author:Zheng Li, Yue Zhao, Student Member Xiyang Hu, Nicola Bot 阅读全文
posted @ 2023-10-08 14:55 Un-Defined 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目 30. 串联所有单词的子串 给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words。 words 中所有字符串 长度相同。 s 中的 串联子串 是指一个包含 words 中所有字符串以任意顺序排列连接起来的子串。 例如,如果 words = ["ab","cd","ef"], 那么 "abcdef" 阅读全文
posted @ 2023-09-28 13:34 Un-Defined 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Anomaly Detection under Distribution Shift 1 Introduction 如图1中所示的示例数据所示, in-distribution(ID)测试数据中的正常样本与正常训练数据非常相似,而ID中的异常样本与正常数据差异很大;然而,由于分布转移,OOD测试数据 阅读全文
posted @ 2023-09-26 19:23 Un-Defined 阅读(183) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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