摘要：
论文地址：https://arxiv.org/abs/2108.06536 代码：https://github.com/cvlab-yonsei/JoEm 一、内容 Step 0：将数据集的样本通过 deeplabv3+ 分割模型，将此分割模型作为 Visual Encoder，会输出一个预测结果， 阅读全文
摘要：
论文地址：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3293318 一、Learning Settings 参数 Class-Inductive Instance-Inductive (CIII) Setting：训练时只使用已标记的可见类的数据集 Dtr 和可见类所对应 阅读全文
摘要：
论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.00817 代码：https://github.com/valeoai/ZS3 一、内容 Step 0：首先使用数据集（完全不包含 Unseen Classes 的图片）训练 DeepLabv3+ 模型，得到的模型可以对只含有 Seen 阅读全文
摘要：
https://naokishibuya.medium.com/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0 If you’ve heard about the transposed convolution and got confused 阅读全文
摘要：
1 优化算法 https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter07_optimization/7.4_momentum 1.1 动量法 动量法是梯度下降法的改进。梯度下降法的自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置，这会带来问题。 动量法对之前 阅读全文
摘要：
1 经过卷积层前后的变化 假设输入数据为 channel1 × nh × nw 经过一个 kh × kw 的卷积核，步长为 s，padding为 p，则输出的空间维度为 ⌊( nh − kh + p ) / s + 1⌋ × ⌊( nw − kw + p ) / s + 1⌋，易知， 阅读全文
摘要：
1 卷积层和全连接层的概念 https://towardsdatascience.com/convolutional-neural-network-17fb77e76c05 2 卷积层和全连接层间关系 2.1 1 × 1卷积核的卷积层和全连接层 假设有一个三维图片输入，大小为 3 × 3 × 3, 阅读全文
摘要：
Torch.stack() 1. 概念 在一个新的维度上连接一个张量序列 2. 参数 tensors （sequence）需要连接的张量序列 dim （int）在第dim个维度上连接 注意输入的张量shape要完全一致，且dim必须小于len(tensors)。 3. 举例 3.1 四个shape为 阅读全文