会员服务

3D Human Action Recognition with Siamese-LSTM Based Deep Metric Learning

2018 年 7 月 5 日 Arxiv Seyma Yucer,Yusuf Sinan Akgul
登录查看更多
1

相关内容

度量学习的目的为了衡量样本之间的相近程度，而这也正是模式识别的核心问题之一。大量的机器学习方法，比如K近邻、支持向量机、径向基函数网络等分类方法以及K-means聚类方法，还有一些基于图的方法，其性能好坏都主要有样本之间的相似度量方法的选择决定。 度量学习通常的目标是使同类样本之间的距离尽可能缩小，不同类样本之间的距离尽可能放大。
【ICML2020-伯克利-马毅老师组】深度等距学习的视觉识别，Deep Isometric Learning for Visual Recognition
【ICML2020-伯克利-马毅老师组】深度等距学习的视觉识别，Deep Isometric Learning for Visual Recognition
专知会员服务
23+阅读 · 2020年7月1日
深度学习搜索，Exploring Deep Learning for Search
深度学习搜索，Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
56+阅读 · 2020年5月9日
因果关联学习，Causal Relational Learning
因果关联学习，Causal Relational Learning
专知会员服务
178+阅读 · 2020年4月21日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
45+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
53+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文推荐】最新五篇视频分类相关论文—细粒度行人识别、群组归一化、MLtuner、时序特征
【论文推荐】最新五篇视频分类相关论文—细粒度行人识别、群组归一化、MLtuner、时序特征
专知
22+阅读 · 2018年4月21日
【论文推荐】最新5篇度量学习（Metric Learning）相关论文—人脸验证、BIER、自适应图卷积、注意力机制、单次学习
【论文推荐】最新5篇度量学习（Metric Learning）相关论文—人脸验证、BIER、自适应图卷积、注意力机制、单次学习
专知
17+阅读 · 2018年2月11日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Few-shot Learning with Meta Metric Learners
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
End-to-End Video Captioning with Multitask Reinforcement Learning
End-to-End Video Captioning with Multitask Reinforcement Learning
Arxiv
3+阅读 · 2019年1月1日
Dynamic Transfer Learning for Named Entity Recognition
Dynamic Transfer Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月13日
Learning to Generate and Reconstruct 3D Meshes with only 2D Supervision
Arxiv
3+阅读 · 2018年11月15日
Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt
Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月12日
Improving Online Multiple Object tracking with Deep Metric Learning
Arxiv
7+阅读 · 2018年6月20日
Online Deep Metric Learning
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
End-to-end learning of keypoint detector and descriptor for pose invariant 3D matching
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月9日
Attention-based Ensemble for Deep Metric Learning
Arxiv
16+阅读 · 2018年4月2日
Learning Representative Temporal Features for Action Recognition
Arxiv
4+阅读 · 2018年3月14日
VIP会员
相关主题
度量学习
学成
3D
Continuity
相互独立的
输出
模式识别
计算机视觉
相关VIP内容
【ICML2020-伯克利-马毅老师组】深度等距学习的视觉识别，Deep Isometric Learning for Visual Recognition
【ICML2020-伯克利-马毅老师组】深度等距学习的视觉识别，Deep Isometric Learning for Visual Recognition
专知会员服务
23+阅读 · 2020年7月1日
深度学习搜索，Exploring Deep Learning for Search
深度学习搜索，Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
56+阅读 · 2020年5月9日
因果关联学习，Causal Relational Learning
因果关联学习，Causal Relational Learning
专知会员服务
178+阅读 · 2020年4月21日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
45+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
53+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
热门VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文推荐】最新五篇视频分类相关论文—细粒度行人识别、群组归一化、MLtuner、时序特征
【论文推荐】最新五篇视频分类相关论文—细粒度行人识别、群组归一化、MLtuner、时序特征
专知
22+阅读 · 2018年4月21日
【论文推荐】最新5篇度量学习（Metric Learning）相关论文—人脸验证、BIER、自适应图卷积、注意力机制、单次学习
【论文推荐】最新5篇度量学习（Metric Learning）相关论文—人脸验证、BIER、自适应图卷积、注意力机制、单次学习
专知
17+阅读 · 2018年2月11日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Few-shot Learning with Meta Metric Learners
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
End-to-End Video Captioning with Multitask Reinforcement Learning
End-to-End Video Captioning with Multitask Reinforcement Learning
Arxiv
3+阅读 · 2019年1月1日
Dynamic Transfer Learning for Named Entity Recognition
Dynamic Transfer Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月13日
Learning to Generate and Reconstruct 3D Meshes with only 2D Supervision
Arxiv
3+阅读 · 2018年11月15日
Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt
Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月12日
Improving Online Multiple Object tracking with Deep Metric Learning
Arxiv
7+阅读 · 2018年6月20日
Online Deep Metric Learning
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
End-to-end learning of keypoint detector and descriptor for pose invariant 3D matching
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月9日
Attention-based Ensemble for Deep Metric Learning
Arxiv
16+阅读 · 2018年4月2日
Learning Representative Temporal Features for Action Recognition
Arxiv
4+阅读 · 2018年3月14日
大家都在搜
  1. 李清照词作
  2. TDGN
  3. 无人地面车辆
  4. 生成式人工智能
  5. MIT博士论文
  6. 卡尔曼
  7. 电力电子
  8. 智能仓储
  9. ads-b
  10. 红外弱小目标检测算法综述
    11.
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top