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CVPR 2020 Oral | 旷视研究院提出Circle Loss,革新深度特征学习范式
CVPR 2020 Oral | 旷视研究院提出Circle Loss,革新深度特征学习范式,该论文中,旷视提出了用于深度特征学习的CircleLoss,从相似性对优化角度正式统一了两种基本学习范式(分类学习和样本对学习)下的损失函数。通过进一步泛化,CircleLoss获得了更灵活的优化途径及更明确的收敛目标,从而提高所学特征的鉴别能力;它使用同一个公式,在两种基本学习范式,三项特征学习任务(人
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CVPR2021 | 华为诺亚实验室提出Transformer in Transformer,前言:transformer用于图像方面的应用逐渐多了起来,其主要做法是将图像进行分块,形成块序列,简单地将块直接丢进transformer中。然而这样的做法忽略了块之间的内在结构信息,为此,这篇论文提出了一种同时利用了块内部序列和块之间序列信息的transformer模型,称之为Transformer-
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