2D and 3D visual understanding with limited supervision
Existing fully supervised deep learning methods usually require a large number of training samples with abundant annotations for the model training, which is extremely expensive and labor-consuming. Therefore, in order to alleviate huge labeling costs, it is highly desirable to develop weakly superv...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Wu, Zhonghua |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Lin Guosheng |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/164693 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Learning visual representations without human supervision
بواسطة: Xie, Jiahao
منشور في: (2023) -
Weakly-supervised learning for video understanding
بواسطة: Deng, Dingfan
منشور في: (2023) -
Semi-supervised learning for visual relation annotation
بواسطة: Tajrobehkar, Mitra
منشور في: (2022) -
2D to 3D conversion
بواسطة: Li, Ning.
منشور في: (2011) -
Skeleton-based human activity understanding
بواسطة: Liu, Jun
منشور في: (2019)