特别地,当DAT与Masked Auto-Encoding (MAE) 预训练模型结合进行微调,在无需额外数据等情况下,在ImageNet-C上获得31.40 mCE,在Stylized-ImageNet 上获得 32.77% 的 top-1准确率,构建了新的SOTA。 该工作“Enhance the Visual Representation via Discrete Adversarial Training” 目前已被NeurIPS接收,本文将详细介绍该...
我们采用基于CNN架构的ResNet50和基于Transformer架构的ViT-B作为基础模型,和当前先进的鲁棒训练方法进行了对比,从结果上,DAT在所有实验setting下都提升了分类的鲁棒性,并可以和AugMix以及DeepAugment等技术有效结合。其中MAE+DAT(ViT-H)模型在ImageNet-C和ImageNet-Stylized两个benchmark上同时取得第一,创造了新的SOTA结...
值得注意的是,ViTamin在7个开放词汇分割基准上创造了新SOTA。 在这项工作中,作者们建立了主流视觉模型在视觉语言情境下的评估基准,并对它们进行了重新基准测试。作者们从数据可扩展性、模型可扩展性、特征分辨率和混合架构四个方面考察了主流的视觉模型。 这四个方面的关键发现为ViTamin的设计提供指导,ViTamin模型不仅在...
这使得研究者可以利⽤ BVS ⽣成的数据在同⼀图像上评估不同任务的预测模型。 研究团队评估了开放词汇检测和分割、深度估计和点云重建四个任务的 SOTA 模型,并发现模型在 BVS 数据集上的表现顺序与在对应任务真实数据基准上的表现⼀致。这表明 BVS 生成的高质量数据真实地反映和代表了现实数据,研究者希望这样...
现在,随着大语言模型的爆发,不管是学术界还是业界,都开始尝试使用「文本」来扩大视觉模型的规模。 包括GPT4-V在内的SOTA模型,都是把视觉和文字组合在一起训练的。 以「苹果」为例,这种方法在训练时不仅会给模型看「苹果的照片」,而且还会配上文字「这是一个苹果」。
为什么Transformers模型在NLP自然语言处理任务中能够力压群雄，变成SOTA模型的必备组件之一。Transformers模型的计算原理。长期依赖和计算效率之间的权衡取舍 在自然语言处理领域中，一个重要的技术基础就是创建合理的Embedding。Embedding是NLP系统的根基，一个好的Embedding需要能够将原始文本中尽可能多的语义片段进行有效编码。
Facebook AI 用 10 亿张来自Instagram的随机、未标注图像预训练了一个参数量达 13 亿的自监督模型 SEER，该模型取得了自监督视觉模型的新 SOTA，可能会为计算机视觉领域打开一个新篇章。 近日，Facebook 宣布了一项重要新工作：他们提出的自监督 AI 模型 SEER 能够在没有人类手动标注的情况下，从 10 亿张来自 ...
这68个例子有几个共同特点,首先就是不同方式训练的sota模型都在这个子集上犯了错误、并且专家评审也认为预测结果完全和正确不沾边。 68张图像的数据集也足够小,方便后续研究者进行人工评估,如果未来攻克了这68个例子,那CV模型也许会取得新突破。 通过分析数据,研究者又将预测错误划分为四种类型: ...
纯视觉模型的逆袭 现在,随着大语言模型的爆发,不管是学术界还是业界,都开始尝试使用「文本」来扩大视觉模型的规模。 包括GPT4-V 在内的 SOTA 模型,都是把视觉和文字组合在一起训练的。 以「苹果」为例,这种方法在训练时不仅会给模型看「苹果的照片」,而且还会配上文字「这是一个苹果」。
如今,iBOT以自蒸馏的方式进行掩膜图像建模,并通过对图像使用在线tokenizer进行BERT式预训练,让CV模型获得了通用广泛的特征表达能力,并在十几类任务和数据集上刷新了SOTA。 而且,最重要的一点是,iBOT免费且开源。 这里作者不仅给出了预训练的代码,还提供了非常完整的、不同设置下的评估代码以及分析模型的代码。 开源项...