CV算法中的行业黑话你了解多少?
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2021-12-19 09:04
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原文 | https://mp.weixin.qq.com/s/AJHrAxWhWPlvvhurEX8KHQ
编辑 | 极市平台
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极市导读
大牛们讨论高深的cv术语和算法,究竟是什么?一起来起底行业黑话。
刚进CV中的算法团队,大牛们讨论高深的cv术语和算法,如何才能听懂?
feature:一个数组
representation:还是一个数组
embedding:把输入映射成数组
提高泛化性:预测更准了
过拟合:训练过头了
attention:加权
adaptive:还是加权
few-shot learning:看了几个样本就学
zero-shot learning:一个没看就开始瞎蒙
self-supervised:自学
semi-supervised:教一点自学一点
unsupervised:没人教了,跟谁学?
end-to-end:一套操作,行云流水搞到底
multi-stage:发现不行,还得一步一步来
domain:我圈起来一堆样本,就管他叫一个domain
transfer:我非得在这一堆样本上训练,用在另一堆样本上,就是不直接训练,就是玩~
adversarial:我加了一部分就是让loss增大
robust:很稳我不会让loss变大的(但也不容易变小了)
state of the art(sota):我(吹nb)第一
outperform:我虽然没第一,但是我比baseline强
baseline:(故意)选出来的方法,让我能够outperform
empirically:我做实验了,不知道为啥work
theoretically:我以为我知道为啥work,但没做实验,或者只做了个toy model
multi开头词组
multi-task:把几个loss加一起,完事
multi-domain:把几堆儿样本混一块训练,完事
multi-modality:把视频语音文字图像graph点云xxx混一块训练,完事
multi-domain multi-modal multi-media model:mua~mua~mua~mua……
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