如何理解从事地下样本挖掘的理解活动

一套黄色机械设备挖掘机类

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北京时间7月4日(周三)晚8点在將门技术社群,我们很开心邀请到加州大学洛杉矶分校(UCLA)博士后王可泽他会为大家带来迈向人机协同:深度自主样本挖掘及其在视覺识别中的应用的主题分享,将深入介绍对海量未标注数据进行样本挖掘

主题:迈向人机协同—深度自主样本挖掘及其在视觉识别中嘚应用

时间:7月4日(周三)20:00

地点:将门创投斗鱼直播间

以低成本高效益的自监督或者半监督方式,利用大规模无标注的图像数据来提升模型的性能虽然相当具有挑战性,但在近年来受到了众多计算机视觉学者的关注在这次分享中,我们将深入介绍我们对海量无标注数据進行自主样本挖掘具体来说,我们选出可靠的样本使用当前模型的预测值作为伪标注,结合必要的人工标注进一步训练模型,改善模型性能

本次分享将主要讲解以下四个工作:

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