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然而，本论文全部的算法欺了32%的审判参与者，见表格1.这一数字远远高于除Larsson等人的所有比较的算法，但与Larsson等人的模型区别并不是很明显.这些结果验证了同时使用分类损失和再平衡损失的有效性.
Larsson等人(2016)提出分形网络即FractalNet作为残差网络的替代方案。他们声称可以训练超深度的神经网络而不需要残差学习。分形是简单扩展规则生成的重复架构。5.20WaveNetvandenOord等人(2016)提出了用于产生原始音频的深度神经网络
然而，像大多数自我监督论文一样，它仅限于AlexNet，因此与最近的监督方法相比，显示出适度的结果。Larsson等人[20]提出了PASCALVOC语义分段的最先进的结果，我们从50.2％提高了近10个百分点至60.0％。两篇论文都没有分析或调查结果。
论文名称：ColorfulImageColorization论文地址：ColorfulImageColorization一、翻译AbstractGivenagrayscalephotographasinput,thispaperattackstheproblemofhallucinatingaplausiblecolor…Tocomparepredictedagainstgroundtruth,wedefinefunction,whichconvertsgroundtruthcolortovector,usingasoft-encodingscheme2.
自监督学习综述Self-supervisedVisualFeatureLearningwithDeepNeuralNetworks-ASurvey阅读笔记最近阅读了19年的这篇自监督学习的综述性文章(Self-supervisedVisualFeatureLearningwithDeepNeural…
然而，本论文全部的算法欺了32%的审判参与者，见表格1.这一数字远远高于除Larsson等人的所有比较的算法，但与Larsson等人的模型区别并不是很明显.这些结果验证了同时使用分类损失和再平衡损失的有效性.
Larsson等人(2016)提出分形网络即FractalNet作为残差网络的替代方案。他们声称可以训练超深度的神经网络而不需要残差学习。分形是简单扩展规则生成的重复架构。5.20WaveNetvandenOord等人(2016)提出了用于产生原始音频的深度神经网络
然而，像大多数自我监督论文一样，它仅限于AlexNet，因此与最近的监督方法相比，显示出适度的结果。Larsson等人[20]提出了PASCALVOC语义分段的最先进的结果，我们从50.2％提高了近10个百分点至60.0％。两篇论文都没有分析或调查结果。
论文名称：ColorfulImageColorization论文地址：ColorfulImageColorization一、翻译AbstractGivenagrayscalephotographasinput,thispaperattackstheproblemofhallucinatingaplausiblecolor…Tocomparepredictedagainstgroundtruth,wedefinefunction,whichconvertsgroundtruthcolortovector,usingasoft-encodingscheme2.
自监督学习综述Self-supervisedVisualFeatureLearningwithDeepNeuralNetworks-ASurvey阅读笔记最近阅读了19年的这篇自监督学习的综述性文章(Self-supervisedVisualFeatureLearningwithDeepNeural…
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