uncertainty专题

RT-DETR 详解之 Uncertainty-minimal Query Selection

引言在上一章博客中博主已经完成查询去噪向量构造部分的讲解（DeNoise）在本篇博客中，我们将进行Uncertainty-minimal Query Selection创新点的讲解。 Uncertainty-minimal Query Selection是RT-DETR提出的第二个创新点，其作用是在训练期间约束检测器对高 IOU 的特征产生高分类分数，对低 IOU 的特征产生低分类分数。从而

Uncertainty and Information: Foundations of Generalized Information Theory

Clock uncertainty的通俗解释

在这篇短文里，我会分别用专业和通俗（比如举例子）的语言解释一下下面出现的专业术语各是什么意思，以及这句话整体的含义：clk uncertainty 组成： PLL jitter （cycle to cycle的因素）+network nosie（PSIJ的影响）。专业解释 Clk Uncertainty（时钟不确定性）：时钟不确定性是指时钟信号到达电路各部分时的时间变化范围，这个变化可能

Uncertainty-Aware Mean Teacher（UA-MT）

Uncertainty-Aware Mean Teacher 0 FQA:1 UA-MT1.1 Introduction:1.2 semi-supervised segmentation1.3 Uncertainty-Aware Mean Teacher Framework 参考： 0 FQA: Q1: 不确定感知是什么意思？不确定信息是啥？Q2：这篇文章的精妙的点在哪？Q3

【论文解读】Uncertainty Quantification of Collaborative Detection for Self-Driving

Uncertainty Quantification of Collaborative Detection for Self-Driving 摘要引言方法问题定义方法概览Double-M 实验结论摘要在联网和自动驾驶汽车(CAVs)之间共享信息从根本上提高了自动驾驶协同目标检测的性能。然而，由于实际挑战，CAV 在目标检测方面仍然存在不确定性，这将影响自动驾驶中的后续模块，例

静态时序分析：SDC约束命令set_clock_uncertainty

相关阅读静态时序分析https://blog.csdn.net/weixin_45791458/category_12567571.html?spm=1001.2014.3001.5482 set_clock_uncertainty是用来指定设计中时钟周期的不确定性，不确定性指的是对那些会对时钟周期造成的负面影响。这些不确定性可能来源于时钟抖动(clock jitter)

【论文笔记】Active Domain Adaptation via Clustering Uncertainty-weighted Embeddings(ICCV2021)

论文：Active Domain Adaptation via Clustering Uncertainty-Weighted Embeddings 代码：https://github.com/virajprabhu/CLUE 本人计算机视觉研究僧，欢迎交流。 Abstract 本文通过主动学习方式，解决在域适应问题(Domain adaptation)中，选择信息量最大的目标域(target

Evidential Deep Learning to Quantify Classification Uncertainty

本片文章发表于NeurIPS 2018。文章链接：https://arxiv.org/abs/1806.01768 一、概述近年来，神经网络在不同领域取得了革命性的进步，尤其是在dropout、normalization以及skip connection等方法被提出之后，撼动了整个机器学习领域。在拥有足够的labelled data的条件下，训练一个拥有卓越性能的神经网络模型已经不再

【论文阅读笔记】Uncertainty-aware Joint Salient Object and Camouflaged Object Detectio

【论文阅读笔记】Uncertainty-aware Joint Salient Object and Camouflaged Object Detection 提示：新手小白，单纯做笔记，如有错误还请指出。原文链接 GitHub链接：https://github.com/JingZhang617/Joint_COD_SOD 文章目录 Author一、Abstract二、Introdu

【论文阅读】Uncertainty-aware Self-training for Text Classification with Few Label

论文下载 GitHub bib: @INPROCEEDINGS{mukherjee-awadallah-2020-ust,title = "Uncertainty-aware Self-training for Few-shot Text Classification",author = "Subhabrata Mukherjee and Ahmed Hassan Awadallah",

Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles

使用深度神经网络集合预测点的分布 1.摘要深度神经网络是一个在处理黑盒优化问题时的很好的预测器。然而量化神经网络的不确定性的问题仍然具有挑战且有待解决。贝叶斯神经网络是目前最先进的估计预测不确定性的方法，然而这些方法都需要对训练过程进行重大修改，与标准（非贝叶斯）神经网络相比计算昂贵。我们提出了一种贝叶斯神经网络的替代方案，它易于实现，易于并行，并产生高质量的预测不确定性估计。通过分

Data Uncertainty Learning in Face Recognition

传统的面部识别方法即使在图片中面部模糊的情况下，耶给出确定的面部识别特征事实上，这种模糊的代表着数据的不确定性，这个网络向我们展示了在不确定视角下，简单的回归任务和面部识别回归任务共享同样的模式在这篇论文中，我们展示了每个面部作为一个高斯分布去建模这种不确定性，同时我们提出两种方法去优化模型方法一：我们从分布中抽样，得到一个stochastic嵌入。然后喂进

论文阅读-Uncertainty-aware Propagation Structure Reconstruction for Fake News Detection

论文链接：https://aclanthology.org/2022.coling-1.243.pdf 目录摘要 1 简介 2 相关工作 3 问题陈述 4 拟议模型 4.1 概述 4.2 原始传播建模 4.2.1 图的构建 4.2.2 在原始传播图中学习远程交互 4.3 重建传播模型 4.3.1 高斯传播估计 4.3.2 重建传播图中的重新学习潜在相互作用 4.4 假

Semi-supervised medical image segmentation via uncertainty rectified pyramid consistency 半监督医学图像分割

↵ 现在由于深度学习有监督分割基本也搞到头了，各种新网络新结构层出不穷，人们把精力主要放到了半监督分割任务上了。半监督学习旨在通过结合少量标记数据和大量未标记数据来取得可喜的结果，因此关键步骤是为未标记数据设计有效的监督。因此，已经提出了许多方法来有效地利用未注释的图像。今天看到一篇毕竟好的论文，整个思路并不复杂，给人感觉，原来还可以这么弄呀。通过图片，我们可以发现，这是一个典型的UN

UACANet: Uncertainty Augmented Context Attention for Polyp Segmentation

不确定性增强的上下文注意力用于息肉分割。添加链接描述继续看不确定性的文章，这里是医学分割，和研究方向有一定的关系。作者在特征图中考虑到了不确定区域。作者对U-Net进行了修改，（修改的完全看不到u-net的影子了），同时额外添加了encoder和decoder，在每一个预测结构都计算出一个特征图，并传播到下一个模块。有点类似于Cascade PSP的感觉。在每一个预测模块，之前的预测图用于计算

prophet Uncertainty Intervals不确定性区间

例子代码 https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/uncertainty_intervals # encoding: utf-8"""@author: lee@time: 2019/8/6 9:22@file: main.py@desc: """from fbprophet import Propheti