然而,传统的MCR方法严重依赖于大规模的高质量配对数据,这在很多实际场景中往往难以获得,限制了多模态对比表征的广泛应用。 二、技术突破:无需配对数据的学习 NeurIPS 2023上提出的新方法,名为连接多模态对比表征(C-MCR),巧妙地解决了这一难题。C-MCR通过利用现有多模态对比表征间可能存在的重叠模态,来连接不同的对...
考虑到这些有着充足配对数据的模态间往往已经存在成熟的对比表征,本文提出了连接多模态对比表示(C-MCR),一种无需配对数据的训练高效的多模态对比表征学习方法。通过利用现有多模态对比表征间可能存在的重叠模态,来连接不同的对比表征,从而学到更多模态间的对齐关系。C-MCR有两个优点: 灵活性:C-MCR使缺乏配对的模态...
现有方法虽然在特定条件下取得了一些进展,但在面对开放世界中大量无配对数据的挑战时,往往难以提供理想的检测效果。 近日,AAAI 2025 接收结果公布,收录了一篇北京交通大学赵耀、陶仁帅团队联合苏黎世联邦理工学院的研究工作,论文题目为《ODDN:Addressing Unpaired Data Challenges in Open-World Deepfake Detection on Online...
随着视觉-语言领域中CLIP模型的巨大成功,更多模态上的对比表征开始涌现出来,并在诸多下游任务上得到了明显的提升,但是这些方法严重依赖于大规模高质量的配对数据。 为了解决这个问题,来自浙江大学等机构的研究人员提出了连接多模态对比表示(C-MCR),一种无需配对数据且训练极为高效的多模态对比表征学习方法。 论文地址:...
高成本的配对图像(领域间)数据收集促进了业界对无配对图像到图像转换的研究,但往往会导致严重的内容畸变和形状变形,这种失败可能会对下游物体检测任务的性能产生不利影响。指明物体实例可以为改善图像转换提供了直观的方向,但这依赖于物体标注,以便在目标领域中区分物体和背景的空间图像区域,从根本上限制了它们的适用性...
检查方法 : 检测主界面的“保存开关”按钮,是否处于选定状态(“保存开关”按钮处于 “开“ 的状态还是“关” 的状态) 解决方法 :由于阅读程序的主界面的数据保存开关,处于关的状态;系统默认不存储身 份证信息,从到导致“打印”操作没有可打印的数据,所以提示“没有配对的 ...
我们提出了一种新颖的无监督背光图像增强方法,简称为CLIP-LIT,通过探索对比性语言-图像预训练(CLIP)在像素级图像增强方面的潜力。我们展示了开放世界的CLIP先验不仅有助于区分背光和良好光照的图像,还有助于感知具有不同亮度的异质区域,从而促进增强网络的优化。与高级和图像操作任务不同,直接将CLIP应用于增强任务并不...
前面整理了pixel2pixel,趁热打铁整理一下CycleGAN。前者由于引入了L1/L2 loss,显然是需要目标域和源域的图像配对才能够训练。但实际上,很多风格迁移任务是找不到图像配对(paired data)的(例如油画转照片、年轻变老等任务,配对数据可能并不存在)。 在照片转油画(或者反过来)的任务中,通常不存在配对数据,pixel2pixel...
陆小凤二世 白丁 1 各位大神,4的无配对方法数为什么是9啊,怎么算出来的? 城市绿衣 白丁 1 高分数学800题 登录百度帐号 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示1回复贴,共1页 <<返回考研吧 分享到: ©2022 Baidu贴吧协议|...
2. Ex-MCR:无配对数据的多模态学习方法 这项研究介绍了一种名为Ex-MCR的新方法,该方法可以有效地学习多个模态的统一对比表示,而无需配对数据。通过对齐现有的多模态对比表示,Ex-MCR在音频-视频检索和3D物体分类等任务中实现了最佳性能。该方法在GitHub上的仓库已经公开,供科研人员使用。