弱监督学习是解决这一问题的一个很有前途的方案,其中弱监督信号,如更容易标的2D标注,被用来训练3D目标检测模型。弱监督的3D目标检测在数据标注方面需要的人力较少,但弱监督方法与全监督方法之间仍存在不可忽视的性能差距。 弱监督3D目标检测方法利用弱监督,而不是完全的标注3D框数据训练3D目标检测器。弱监督包括图像...
如图 1 所示,从头开始监督的 ViT [14] 显示出更窄的收敛区域(即凸区域),这一点也在 [10] 中观察到。相反,我们可以观察到通过 MAE [19] 进行自监督的 ViT 表现出更宽的损失景观凸区域。这表明,与完全监督模型相比,自监督方法在更广泛的初始条件下可能会收敛。我们注意到,这种更平滑和更宽(wider)的损失景...
与自监督的方法相反,全监督(fully-supervised)的方法可以使用标记数据从现有的同类示例中生成positive图像,与通常仅仅增加anchor所能达到的效果相比,提供了更多的预训练可变性。然而,对比学习在全监督领域的成功应用还很少。 在NeurIPS 2020展示的“Supervised Contrastive Learning”中,Google Research提出了一种新的损失函数...
其中,SimCLRv2 是在 SimCLR 的基础上构建的一个半监督学习框架,作者给出的分析和实验显示,半监督学习(SimCLRv2)极大提升了自监督对比学习(SimCLR)的效果,在文章中的实验条件下,SimCLRv2 仅使用 10% 的标记数据就获得了超过监督学习的效果。最后,类似于 SimCLRv2 向自监督学习中引入一些(半)监督信息的思...
自监督学习意思是使用非人工标记数据进行学习。在机器学习中,比较著名的自监督方法就是自然语言处理中的 。由此可见,与无监督学习不同,自监督中仍然存在标记,只不过,这些标记不是人类参与生成的,而是从输入数据中生成的,通常可以使用启发式算法生成标记。全监督(fully-supervised)使用标记数据从现有的...
自然场景理解是一项具有挑战性的任务,尤其是遇到图像中的物体互相遮挡的时候。现有的场景理解只能解析可见的部分。在本文中,来自香港中文大学、商汤、南洋理工大学的研究者提出了一种自监督的场景去遮挡方法,旨在恢复潜在的遮挡顺序并补全被遮挡对象的不可见部分,其效果可媲美全监督的方法。目前,该论文已被 CVPR 2020 ...
【新智元导读】监督学习中一个重要的模块就是损失函数了,而最常见的损失函数就是交叉熵了。Google在NIPS2020上提出了一个损失函数SupCon,只需换掉交叉熵,准确率立刻提升2%,快来了解一下吧! 近年来,由于对比学习的应用,自监督表征(self-supervised representation learning)学习在各种图像和视频任务中得到了显著的发展。
现有的场景理解只能解析可见的部分。在本文中,来自香港中文大学、商汤、南洋理工大学的研究者提出了一种自监督的场景去遮挡方法,旨在恢复潜在的遮挡顺序并补全被遮挡对象的不可见部分,其效果可媲美全监督的方法。目前,该论文已被 CVPR 2020 接收为 Oral 论文。
在本文中,来自香港中文大学、商汤、南洋理工大学的研究者提出了一种自监督的场景去遮挡方法,旨在恢复潜在的遮挡顺序并补全被遮挡对象的不可见部分,其效果可媲美全监督的方法。目前,该论文已被 CVPR 2020 接收为 Oral 论文。本文实现的场景去遮挡的应用之一:场景编辑。
6月12日至13日,最高人民检察院党组书记、检察长应勇率最高检调研组,围绕以高质效法律监督服务新时代东北全面振兴,深入吉林三级检察机关调研。应勇强调,要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入学习贯彻习近平总书记对政法工作、检察工作的重要指示和关于吉林工作的重要指示精神,坚持党对检察工作的绝对...