【论文速递】CVPR2022-弱监督旋转不变的航空目标检测网络
【论文原文】：超网络体系下的目标优选模型获取地址：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=3uoqIhG8C45S0n9fL2suRadTyEVl2pW9UrhTDCdPD65GA12tdKgW-bKuGOqLNnh5eAZmICm_nEqVchmXPgpCWVyRu121rInT&uniplatform=NZKPT博主关键词： 目标检....
【论文速递】CVPR2022-弱监督旋转不变的航空目标检测网络
【论文原文】：Weakly Supervised Rotation-Invariant Aerial Object Detection Network获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9880297博主关键词： 目标检测，弱监督学习摘要：弱监督航空目标检测（weakly supervised object detection，WOSD）是一个值得....
【论文速递】CVPR2022-弱监督旋转不变的航空目标检测网络
摘要：弱监督航空目标检测（weakly supervised object detection，WOSD）是一个值得探索的难题。现有的主要WSOD方法建立在常规CNN的基础上，这些CNN难以建模旋转不变性，从而导致检测器对方向变化过分敏感。同时，当前的解决方案很容易 忽略得分较低的实例，并可能将它们视为背景。为了解决这些问题，在本文中，我们提出了一种端到端弱监督旋转不变航空目标检测网络（RINe....
KDD 18 论文解读 | GraphWave：一种全新的无监督网络嵌入方法
论文动机 驻留在图的不同部分中的节点可能在其本地网络拓扑中具有类似的结构角色。然而学习节点的结构表示是一项具有挑战性的无监督学习任务，其通常涉及为每个节点人工指定和定制拓扑特征。 GraphWave 是一种可扩展的无监督方法，用于基于网络中的结构相似性来学习节点嵌入。GraphWave 通过将小波视为概率分布并使用经验特征函数表征分布来开发光谱图小波的新用途。 GraphWave 提供理论保证，....
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