cuishuhao/BNM - GitHub
BNM v1: we prove in the paper that Batch Nuclear-norm Maximization (BNM) can ensure the prediction discriminability and diversity, which is an effective method under label insufficient situations. BNM v2: we further devise Batch Nuclear-norm Minimization (BNMin) and Fast BNM (FBNM) for multiple domain adaptation scenarios.
一行代码提升迁移性能 | CVPR2020 Oral - 知乎 - 知乎专栏
所以类别预测的判别性与多样性同时指向矩阵的核范数，我们可以最大化矩阵核范数（BNM）来提升预测的性能。 比如上图中，如果使用熵最小化（EntMin）和BNM来优化，当熵相同的时候，使用BNM优化更容易使得核范数更大，从而正确预测绵羊的样本（保障类别比重较少的数据有利于提高整体的多样性） 在常用的框架Pytorch与Tensorflow中，均可通过一行代码实现BNM. Pytorch: Tensorflow: 我们将BNM应用到三个标签不足的场景中，半监督学习， 领域适应 和 开放域物体 …
BNM/README.md at master · cuishuhao/BNM - GitHub
BNM v1: we prove in the paper that Batch Nuclear-norm Maximization (BNM) can ensure the prediction discriminability and diversity, which is an effective method under label insufficient situations. BNM v2: we further devise Batch Nuclear-norm Minimization (BNMin) and Fast BNM (FBNM) for multiple domain adaptation scenarios.
一行代码提升迁移性能 | CVPR 2020 - 搜狐
2020年5月5日 · 所以类别预测的判别性与多样性同时指向矩阵的核范数，我们可以最大化矩阵核范数（BNM）来提升预测的性能。 比如上图中，如果使用熵最小化（EntMin）和BNM来优化，当熵相同的时候，使用BNM优化更容易使得核范数更大，从而正确预测绵羊的样本（保障类别比重较少的数据有利于提高整体的多样性）。 实现. 在常用的框架Pytorch与Tensorflow中，均可通过一行代码实现BNM. Pytorch: Tensorflow: 应用. 我们将BNM应用到三个标签不足的场景中，半监督学 …
Bank Negara Malaysia
Bank Negara Malaysia (the Central Bank of Malaysia), is a statutory body which started operations on 26 January 1959. Bank Negara Malaysia is governed by the Central Bank of …
CVPR 2020(Oral) | 中科院等提出BNM：标签不充分下的判别性与 …
2020年5月19日 · 该方法 Batch Nuclear-norm Maximization（BNM），可以用于三种标签不充分的情景：unsupervised domain adaptation, semi-supervised learning, unsupervised domain recognition。 我们假设有Labeled domain 和Unlabeled domain ，那么对应上述两个domain分别定 …
BNM项目使用教程 - CSDN博客
2024年10月10日 · BNM（Batch Nuclear-norm Maximization）是一个用于在标签不足情况下提高预测判别性和多样性的开源项目。 该项目在CVPR 2020上被选为口头报告，并进一步在TPAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）上进行了扩展。 BNM通过最大化批量核范数来确保预测的判别性和多样性，适用于无监督域适应（UDA）、无监督开放域识别（UODR）和半监督学习（SSL）等场景。 2. 项目快速启动. 首先，确保你已经安 …
一行代码提升迁移性能v2 - 知乎 - 知乎专栏
提出BNM方法，一行代码同时建模判别性和多样性。 1. 快速BNM. 2. BNM计算复杂度近似为O (n3)，比较费时. 2. 核范数最小化BNMin. 3. 多batch优化BNM. 4. 均衡Domainnet. 5. 半监督DA. 小结：实验还算充分，内容还行，就是拖的太久了，可惜！ 原论文BNM v1版本: https://zhuanlan.zhihu.com/p/121507249提出BNM方法，一行代码同时建模判别性和多样性。 v2版本论文： https://arxiv.org/abs/2107.06154开源代码 GitHub - cuishuhao/BNM: code of …
BNM 项目使用教程 - CSDN博客
2024年6月10日 · BNM code of Towards Discriminability and Diversity: Batch Nuclear-norm Maximization under Label Insufficient Situations (CVPR2020 oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bn/BNM . 1. 项目目录结构及介绍. BNM 项目的目录结构如下：
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