自动驾驶:基于图片的视觉监督强化学习方法有望在自动驾驶领域发挥重要作用,使车辆能够通过图像数据实现安全、高效的驾驶。 基于图片的视觉监督强化学习方法的优势: 基于图片的视觉监督强化学习方法具有多方面的优势,使其在实际应用中备受瞩目: 数据获取方便:图像数据相对容易获取,这使得基于图片的方法不需要大量标注的状态和奖励
来自专栏 · 计算机视觉 监督(supervised)=标签(label),是否有监督,就是输入数据(input)是否有标签,有标签则为有监督学习,没标签则为无监督学习。至于半 监督学习,就是一半(一点点)数据有标签,一半(极其巨大)数据没标签。 有监督学习可以理解成已经打了标签(有答案)的数学题目,无监督学习就是没有答案的题目。
经历了基于对比学习架构构建正负样本对训练、仅需要正样本对训练、引入ViT等关键节点,在解决训练稳定性的同时不断提升效果,诞生了如SimSiam这样简洁有效的架构,如DINO这样初具“涌现”能力的视觉自监督算法。
为推进自监督学习和视觉Transformer在阿里集团、阿里云上的落地，阿里云机器学习平台PAI 打造了 EasyCV all-in-one视觉建模工具，搭建了丰富完善的自监督算法体系，提供了效果SOTA的视觉Transformer预训练模型，modelzoo覆盖图像自监督训练、图像分类、度量学习、物体检测、关键点检测等领域，并且面向开发者提供开箱即用的训练...
让 AI 像人类一样学习和推理，这是人工智能迈向人类智能的重要一步。图灵奖得主 Yann LeCun 曾提出自监督 + 世界模型的解决方案，如今终于有了第一个实实在在的视觉模型。去年初，Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 针对「如何才能打造出接近人类水平的 AI」提出了全新的思路。他勾勒出了构建人类水平 AI 的另...
基于图片的视觉监督强化学习方法是将图像作为智能体的输入,通过图像信息引导下的决策过程来实现任务的优化。这种方法消除了传统强化学习中复杂的状态表示和奖励函数设计,将决策过程更接近人类的决策方式。智能体在图像中直接提取特征,然后通过学习如何根据图像信息来进行决策,实现任务的最优化。
视觉理解,如物体检测、语义和实例分割以及动作识别等,在人机交互和自动驾驶等领域中有着广泛的应用并发挥着至关重要的作用。近年来,基于全监督学习的深度视觉理解网络取得了显著的性能提升。然而,物体检测、语义和实例分割以及视频动作识别等任务的数据标注往往需要耗费大量的人力和时间成本,已成为限制其广泛应用的一个关...
最近，斯坦福大学李飞飞团队对MAE进行扩展，提出了孪生掩码自编码器SiamMAE（Siamese Masked Autoencoders）以学习视频中的视觉对应关系。论文链接：https://siam-mae-video.github.io/resources/paper.pdf先随机采样两个视频帧，并进行非对称掩码操作；然后SiamMAE编码器网络对两个帧进行独立处理，最后使用交叉注意层组成...
近年来,基于全监督学习的深度视觉理解网络取得了显著的性能提升。物体检测、语义和实例分割以及视频动作识别等任务的数据标注往往需要耗费大量的人力和时间成本,已成为限制广泛应用的一个关键因素。弱监督学习作为一种降低数据标注成本的有效方式,有望对...
1.1 背景:视觉 Transformer 的特征中存在 "伪影" 本文研究的是 Vision Transformer 的特征问题。深度学习发展到今天,通常是使用大量的数据通过监督学习或者自监督学习预训练模型,把训练出来的模型作为特征提取器,允许训练强大的特征模型来解锁下游任务。基于 Transformer 架构的自监督方法,尤其是 DINO[1],因其在下游任务...