编辑 | Carol 该团队提出了一种端到端的物体实例挖掘弱监督目标检测框架，引入了基于空间图及外观图的信息传播机制，在网络迭代学习过程中，尝试挖掘每张图像中全部的物体实例。除此之外，还引入了物体实例权重调整损失函数(reweighted loss)，使网络可以同时学习到更完整的物体实例，从而让弱监督目标检测方法得到更加准确的检测框。 详细解读 目
本文是CVPR2021最新的视频目标检测的论文 原文地址：https://arxiv.org/abs/2103.01353v1 代码：https://github.com/robot-learning-freiburg/MM-DistillNet 注意：文中的“知识”可以理解为网络提取的特征图摘要 对象固有的声音属性可以为学习对象检测和跟踪的丰富表示提供有价值的线索。①本文提出了一个新的自我监督的
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2024-05-09 09:05:16
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对比学习一般是自监督学习的一种方式 什么是自监督学习自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。（也就是说自监督学习的监督信息不是人工标注的，而是算法在大规模无监督数据中自动构造监督信息，来进行监督学习或训练。因此，大多数时候，我们称之为无监督预训练方法或无监督学习方法
介绍自监督学习的核心在于如何自动为数据产生标签。自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。所以对于自监督学习来说，存在三个挑战：对于大量的无标签数据，如何进行表征学习？从数据的本身出发，如何设计有效的辅助任务pretext？对于自监督学习到的表征，如何来
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摘要1.介绍2.统一检测2.1.网络设计2.2.训练2.3.推理2.4.YOLO的局限性3.与其他检测系统的比较4.实验4.1.与其他实时系统的比较4.2. VOC 2007错误分析4.3.结合Fast R-CNN和YOLO4.4. VOC 2012结果4.5.通用性：艺术品中的人检测5.野外实时检测6.总结 摘要我们提出一种新的目标检测算法——YOLO。以前有关目
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2024-04-18 16:27:52
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关于Bert的无监督聚类的一些说法1.首先一点是在不finetune的情况下，cosine similairty绝对值没有实际意义，bert pretrain计算的cosine similairty都是很大的，如果你直接以cosine similariy>0.5之类的阈值来判断相似不相似那肯定效果很差。如果用做排序，也就是cosine(a,b)>cosine(a,c)->b相较
原创
2021-06-29 10:57:18
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【新智元导读】近日，两位Facebook的研究员小哥，提出了一种新的对比各种自监督学习框架的方法，结果显示SimCLR、CPC、AMDIM这些框架，彼此之间并无本质差异。对比自监督学习将取代监督式深度学习主导地位的预言，已经「甚嚣尘上」。Hinton大力推广的SimCLR就是其中一种。对比自监督学习（CLS）是从无标签数据中选择和对比Anchor，Positive，Negative（APN）三种特
From AI and some articles. 监督学习是机器学习的一种基本类型，它使用已标记（labeled）的数据集来训练算法，以识别模式并预测新数据的结果。在已标记的数据集中，每个输入数据都对应一个正确的输出标签，就好比一个学生在有老师指导的情况下学习。 运作原理 准备已标记数据：首先， ...
前言ACM MM 2020录用的一篇文章。不使用任何真实的3D框来进行训练。通过采用归一化的点云密度来生成目标候选框。不过性能一般，算是第一个吃螃蟹的人MIT和微软合作的论文，模型简称为VS3D论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.13970.pdfCode地址：https://github.com/Zengyi-Qin/Weakly-Supervised-3D-Obje
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2024-05-08 19:30:09
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作者 | 平山海 今天跟大家分享由Meta AI和加利福尼亚大学伯克利分校、密歇根大学共同提出的无监督目标检测和实例分割方法CutLER（Cut-and-LEaRn）。 开源代码：https://github.com/facebookresearch/CutLER简要描述：作者提出了CutLER（Cut-and-LEaRn），该方法利用自监督模型找到图片中的目标，
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2024-05-17 11:08:30
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无监督学习是当今计算机视觉领域最困难的挑战之一。这项任务在人工智能和新兴技术中有着巨大的实用价值，因为可以用相对较低的成本收集大量未标注的视频。——————01 概述——————今天，我们介绍的这个技术在对单个图像中的主要前景目标进行检测的背景下，研究了无监督学习问题。我们训练student deep network预测teacher路径的输出，该路径在视频或大型图像集合中执行无监督的目标发现。该
原创
2022-10-07 10:48:59
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对比自监督学习技术是一种很有前途的方法，它通过学习对使两种事物相似或不同的东西进行编码来构建表示。自监督方法将取代深度学习中占主导地位的直接监督范式的预言已经存在了相当一段时间。Alyosha Efros打了一个著名的赌，赌在2015年秋季之前，一种无监督的方法将会在检测Pascal VOC方面胜过有监督的R-CNN。但四年之后，他的预言现在已经实现了。目前，自监督方法（MoCo
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2020-07-20 12:46:19
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目录一、自监督学习和对比学习1、自监督学习2、对比学习二、MoCo 论文1、模型流程2、本文创新点1）队列作为字典2）动量更新3、与end-to-end和memory bank的比较1）end-to-end2）memory bank4、其他技术细节1）损失函数2）辅助任务3）Shuffling BN4）实验细节5、实验1）数据集2）训练3）消融实验4）迁移特征 一、自监督学习和对比学习1、自监督学
什么是自监督学习？自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。所以对于自监督学习来说，存在三个挑战：对于大量的无标签数据，如何进行表征学习？从数据的本身出发，如何设计有效的辅助任务 pretext？对于自监督学习到的表征，如何来评测它的有效性（如何评测自监督学习的能力）？【自监督
作者 | 对白整理 | 对白的算法屋编者寄语：一文搞懂AI未来最火的技术：自监督学习。大家好，我是对白。如果人工智能比作一块蛋糕，那么蛋糕的大部分是自监督学习，蛋糕上的糖衣是监督学习，蛋糕上的樱桃是强化学习。Yann Lecun在他的演讲中引入了“蛋糕类比”来说明自监督学习的重要性。虽然这个类比是有争论的，但我们也已经看到了自监督学习的影响，在自然语言处理领域最新发展(Word2Vec，
1. LLMcap是如何通过自监督学习来提高PCAP文件分析效率的？LLMcap通过自监督学习提高PCAP文件分析效率的核心在于其掩码语言建模（MLM）策略。自监督学习的关键是利用未标记数据进行训练，避免了传统监督学习中对大量标记数据的依赖。具体来说，LLMcap通过以下步骤实现：数据预处理：将PCAP文件解析为文本或字典形式，提取关键字段，减少数据维度。掩码语言建模：随机掩盖输入序列中的一部分标
# 如何实现 NLP 自监督学习
在自然语言处理（NLP）领域，自监督学习是一种重要的学习方法，它使用未标记的数据来生成表示或特征，以便在下游任务上进行微调。在这篇文章中，我们将深入探讨如何实现 NLP 的自监督学习，逐步带领你完成实际的开发过程。
## 流程概述
在实现 NLP 自监督学习时，我们可以将整体流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
1.前言1.1 自从不要求提交日报周报后， 整个人就懈怠了起来。2022年开始不用提交日报周报了， 缺少了这么个监督后， 我日常工作中也不积极积累和思考了，天生散漫的思维一时无法聚拢， INFP的弱点暴露无遗1.2 这不得不让我想起学生时代小学的时候日常作业搭配隔天的作业检查， 就是一个很好的监督工具， 当这个流程成为了日常习惯， 那么日常检查就是骑自行车的时候的每一蹬脚， 维持日常习惯的进行中学
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2024-10-09 19:27:34
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一、自监督学习总结来说：就算利用没有标签的数据，训练模型的提取特征的能力，相当于对模型进行预训练二、弱监督学习1、三种类别：不完全监督（Incomplete supervision），不确切监督（Inexact supervision），不精确监督（Inaccurate supervision）不完全监督是指，训练数据中只有一部分数据被给了标签，有一些数据是没有标签的。不确切监督是指，训练数据只给
Self-supervised Image Enhancement Network: Training with Low Light Images OnlyYu Zhang, Xiaoguang Di, Bin Zhang, and Chunhui Wang 本文用信息熵理论和Retinex 模型构建了一个自监督图像增强网络，实现了弱光图像中，亮度与反射系数的分解。
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2024-04-26 16:00:06
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