它通过置零较小比例(10%~20%)的梯度来正则化训练过程。本文与之不同,本文的删除比例更大,而且主要用于压缩显存。 Vatt: Transformers for multimodal self-supervised learning from raw video, audio and text:该工作会使用轻量级网络从视频中采样帧,所以会同时删除对应帧的前向和
我们发现对输入图像进行高比例mask(比如75%)可以产生一项重要且有意义的自监督任务。 上述两种设计促使我们可以更高效的训练大模型:我们加速训练达3x甚至更多,同时提升模型精度。所提方案使得所得高精度模型具有很好的泛化性能:仅需ImageNet-1K,ViT-Huge取得了87.8%的top1精度 。下游任务的迁移取得了优于监督训练的性...
下面我们就开始吧,不要错过这个文章,MetaFormer也是CVPR2022的Oral作品,值得反复学习的。文末小编也针对ResNet与MetaFormer的推理速度进行了对比。 二、简介 Transformer已经在计算机视觉领域的中获得了极大的影响和成功。由于ViT的开创性工作,使Transformer适应图像分类任务,同时许多后续模型也被开发出来,并在各种计算机视觉...
CVPR 2022收到了来自23389名作者共8161篇投稿,相比2021年的7093篇增长15%。 其中,投稿数最多的是来自中国大陆的作者,占到了44.59%;美国则以20.65%的比例位列第二。 经过组委会3个多月细致的评审工作,大会最终接收了2064篇论文,接收率约为25....
这是一个来自人民大学GeWu-Lab的工作,被CVPR2022接收并选为Oral Presentation,相关代码已经开源。 1、研究动机 使用多模态数据进行分类有助于提高分类性能,但是,实际上现有的方法并没有有效的挖掘多个模态数据的性能。(如下图所示,在多模态模型中特定模态编码器的性能反而不如单模态模型,这说明现有的模型对于单模态特...
论文名称:3D Common Corruptions and Data Augmentation(CVPR2022[Oral]) 项目地址:https://3dcommoncorruptions.epfl.ch/ 摘要 我们引入了一组图像转换,可用作评估模型鲁棒性的损坏以及用于训练神经网络的数据增强机制。所提出的转换的主要区别在于,与现有方法(如常见的损坏 [27])不同,场景的几何形状被包含在转换中...
深度度量学习(Deep Metric Learning, DML)提出学习度量空间,将语义相似性编码为嵌入空间距离。这些空间应该可以转移到训练期间看到的类别之外。通常,DML方法使用任务网络来解决在二元类分配上定义的对比排序任务。然而,这种方法忽略了实际类之间的高级语义关系。这导致学习后的嵌入空间编码不完整的语义上下文,并歪曲类之间的...
2. CVPR2021 Oral[106] Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation(Oral | 用于全景分割的全卷积网络) paper | paper[105] SSTVOS: Sparse Spatiotemporal Transformers for Video Object Segmentation(SSTVOS:用于视频对象分割的稀疏时空变换器) paper| code...
2. CVPR2021 Oral[106] Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation(Oral | 用于全景分割的全卷积网络) paper | paper[105] SSTVOS: Sparse Spatiotemporal Transformers for Video Object Segmentation(SSTVOS:用于视频对象分割的稀疏时空变换器) paper| code...