Existing zero-shot learning (ZSL) models typically learn a projection function from a visual feature space to a semantic embedding space (e.g.~attribute space). However, such a projection function is only concerned with predicting the training seen class semantic representation (e.g.~attribute prediction) or classification. When applied to test data, which in the context of ZSL contains different (unseen) classes without training data, a ZSL model typically suffers from the project domain shift

社交情感分类旨在预测嵌入在由各种用户贡献的在线评论中的情感React的聚合。 这样的任务具有固有的挑战性，因为从自由文本中提取相关语义是一个经典的研究问题。 此外，在线评论通常以稀疏的特征空间为特征，这使得相应的情感分类任务非常困难。 另一方面，尽管由于深度神经网络具有将稀疏的低级特征转换为密集的高级特征的能力，因此已被证明对语音识别和图像分析任务有效，但它们在情感分类上的有效性仍需进一步研究。 本文报道的工作的主要贡献是开发了一种新型的语义丰富的混合神经网络（HNN）模型，该模型利用无监督的教学模型将语义域知识整合到神经网络中，以引导其推理能力和可解释性。 据我们所知，这是将语义纳入神经网络以增强社交情感分类和网络可解释性的第一个成功工作。 通过基于三个现实世界社交媒体数据集的实证研究，我们的实验结果证实，提出的混合神经网络优于其他最新的情感分类方法。

新浪微博的语义资料。

RAT-SQL 该存储库包含ACL 2020论文。 如果您在工作中使用RAT-SQL，请按以下方式引用： @inproceedings { rat-sql , title = " {RAT-SQL}: Relation-Aware Schema Encoding and Linking for Text-to-{SQL} Parsers " , author = " Wang, Bailin and Shin, Richard and Liu, Xiaodong and Polozov, Oleksandr and Richardson, Matthew " ,

遥感影像中的建筑物分割标注，内含图片1000张，标签1000个。纯手工标注，公开分享资源。

语义分割 用SegNet进行室内语义分割。 依赖 数据集 按照 下载 SUN RGB-D 数据集，放在 data 目录内。 $ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBD.zip $ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBDtoolbox.zip 架构 ImageNet 预训练模型 下载 放在 models 目录内。 用法 数据预处理 该数据集包含SUNRGBD V1的10335个RGBD图像，执行下述命令提取训练图像： $ python pre-process.py 像素分布： 数据集增强 图片 分割 图片 分割 训练 $ python train.py 如果想可视化训练过程，可执行： $ t

语义分割【道路裂缝数据集】，适用于语义分割道路裂缝分割，纯手工标注。原图共120张图片，标注后的json文件共120个。博主也用此数据集训练过，精度能够在80以上，精度算是挺不错的，资源免费开放下载，希望能帮到大家。

论文仅供参考学习使用。 通过融合浅层网络高分辨率的细节特征来改进 PSPNet-50 网络模型，减小随着网络的加深导致空间信息的丢失对分割边缘细节的影响。然后通过交互分割算法获取一至两幅图像的分割先验，将少量分割先验融合到新的模型中，通过网络的再学习来解决前景/背景的分割歧义以及多图像的分割一致性。最后通过构建全连接条件随机场模型，将深度卷积神经网络的识别能力和全连接条件随机场优化的定位精度耦合在一起，更好地处理边界定位问题。

模型在FloodNet数据集上进行了训练，mIOU在0.83左右，可训练自己的数据集 建议在训练网络的时候将输入的训练集其切分为384x384的小图片后，再来进行训练 模型采用标准的UNet，可以采用如下方式训练你自己的模型 数据集地址可以在train.py中修改为你自己的文件夹 python train.py -- --epochs 20 --batch-size 16 --learning-rate 2e-4 --scale 1 --validation 0.1 --classes 10 --amp 其中--amp为半精度训练 --scale是训练的时候对图片进行缩放，已经裁剪为384x384后就不需要再裁剪了

基于YOLOv5和PSPNet的实时目标检测和语义分割系统源码.zip