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。 监督学习任务:从已标记的...
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。
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...
I-JEPA 还能与以往在语义任务上依赖手动数据增强的方法竞争。相比之下，I-JEPA 在对象计数和深度预测等低级视觉任务上取得了更好的性能。通过使用较小刚性归纳偏置的更简单模型，I-JEPA 适用于更广泛的任务集合。low shot 分类准确性：使用 1% 标签时 ImageNet-1k 上的半监督评估结果（每类只有 12 张标签图像...
计算机视觉的 Transformer 注意力建模 2020 年计算机视觉研究的三大突破 首先介绍 2020 年的计算机视觉领域有哪些突破性的进展。 1. 自监督学习 第一个突破是在自监督学习领域,2020 年自监督学习首次超越了有监督预训练,这是一个里程碑。标志性的工作有何恺明等人的 MoCo(参见论文《Momentum Contrast for Unsupervised...
EasyCV是阿里巴巴开源的基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具。EasyCV在阿里巴巴集团内支撑了搜索、淘系、优酷、飞猪等多个BU业务，同时也在阿里云上服务了若干企业客户，通过平台化组件的形式，满足客户自定定制化模型、解决业务问题的需求。1 项目背景 近两年，基于无标注训练...
EasyCV是阿里巴巴开源的基于Pytorch,以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具。EasyCV在阿里巴巴集团内支撑了搜索、淘系、优酷、飞猪等多个BU业务,同时也在阿里云上服务了若干企业客户,通过平台化组件的形式,满足客户自定定制化模型、解决业务问题的需求。
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...
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...
简介:EasyCV是阿里巴巴开源的基于Pytorch,以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具。EasyCV在阿里巴巴集团内支撑了搜索、淘系、优酷、飞猪等多个BU业务,同时也在阿里云上服务了若干企业客户,通过平台化组件的形式,满足客户自定定制化模型、解决业务问题的需求。