凯明大佬近期出了一篇文章《Denoising Hamiltonian Network for Physical Reasoning[1]》。标题看着有点意思,看看有没有什么收获。对一些物理引擎仿真技术,机器人等领域的同学帮助很大,量子计算的同学可以来找找灵感是否有帮助。 辛流形 本段仅作为科普和一时兴起,不做严谨的数学证明和说明,其实这个东西力学相关专业都会学习,只
总结评价:这篇文章提出了一种名为RCG(Representation-Conditioned image Generation)的图像生成框架,其结构与latent diffusion模型有些相似。RCG利用预训练的自监督图像编码器形成的表征空间,通过先验知识在表征空间中进行图像生成。- 研究背景:这篇文章探讨了自我条件化图像生成的问题,即利用自监督学习方法从无标注的数据中...
因为简单,所以直接看代码。代码是由某位大佬自行复现,而非官方! 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defpretrain_mae_small_patch16_224(pretrained=False,**kwargs):model=PretrainVisionTransformer(img_size=224,patch_size=16,encoder_embed_dim=384,encoder_depth=12,encoder_num_heads=6,en...
大神何凯明还未正式入职 MIT,但是他们第一篇共同研究的新作已经出来了! 他和 MIT 师生共同开发了一个自条件图像生成框架:RCG(代码已开源) RCG:一个简单而有效的图像生成框架,它不需要提供任何人工注释,可以生成具有高保真度和多样性的图像!在 ImageNet256×256 上测试,RCG 获得了弗雷切特初始距离(FID)为3.31,初始...
何凯明团队的新作:PointRend: Image Segmentation as Rendering PointRend,是何凯明及其团队对图像分割领域的又一次最新探索,将图像分割当做一个渲染问题,思路清奇,源于经典而高于经典,又是一次突破传统的成…
去噪扩散模型 新突破!何恺明团队新作 颠覆认知 #扩散模型 #何凯明#深度学习#机器学习#人工智能 - 人工智能论文搬砖学姐于20250303发布在抖音,已经收获了21.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
牛人会为了提升模型效果加上各种花里胡哨的操作来提升一点点准确率,而神人为不断简化模型,通过很简单的模型来提升模型的效果,何凯明的这篇文章基于transformer的基础上进行模型优化,极大的提高了模型效果,简单看一张图就知道了,右侧表示的是新的plain backbone。当然这篇文章还是有另一个神人坐镇Ross Girshick, 哈哈是...
主要利用预训练的encoder形成的表征空间,在表征空间中生成图像,并使用了先验知识。 研究背景:这篇文章探讨了自我条件化图像生成的问题,即利用自监督学习方法从无标注的数据中提取图像表示,并用它们作为条件来生成图像。这种方法旨在弥合有条件和无条件图像生成之间的性能差距,同时充分利用大量的无标注数据。
【深度学习】preprint版本 | 何凯明大神新作MAE | CVPR2022最佳论文候选,文章转自:微信公众号【机器学习炼丹术】笔记作者:炼丹兄(已授权转载)联系方式:微信cyx64501
何凯明新作MoCo V3!!!探讨一下它的前世与今生 从CVPR 2020上发表的MoCo(Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning),到前几天何凯明挂在arxiv上面的An Empirical Study of Training Self-Supervised Visual Transformers,MoCo可以说一共走过了三个版本,虽然基本的思想没有太大的变化,但是论文的...