其中,生成方式需要像素级别的生成,产生很多不必要的计算量;判别方式是基于监督学习相似的目标函数学习视觉表示,因此需要设计监督学习的替代任务,这种方式会限制视觉表示的泛化性。SimCLR是一个简单的视觉表示对比学习框架,如图1所示。与之前的对比学习相比,SimCLR即不需要特别的架构,也不需要更多的内存,但是性能优越。 图...
本文介绍了SimCLR:一个简单的视觉表示对比学习的框架。我们简化了最近提出的对比性自监督学习算法,而不需要专门的架构或内存库。为了了解是什么使对比性预测任务能够学习有用的表示,我们系统地研究了我们框架的主要组成部分。我们表明:(1)数据增强的组成在定义有效的预测任务中起着关键作用;(2)在表示和对比性损失之间...
SimCLR:一种视觉表征对比学习的新框架, 视频播放量 602、弹幕量 0、点赞数 13、投硬币枚数 11、收藏人数 24、转发人数 9, 视频作者 AI技术星球, 作者简介 视频配套课件代码+AI系统学习路线图+学术论文写作发刊辅导 请后台私信,相关视频:终于有人把强化学习系列算法(PPO/
受近期对比学习算法的启发(概述见第 7 节),SimCLR 通过潜在空间中的对比损失,最大化同一数据实例的不同增强视图之间的一致性,从而学习表征。如图 2 所示,该框架由以下四个主要部分组成。 图2. 视觉表征对比学习的简单框架。两个独立的数据增强算子从相同的增强系列(t ∼ T 和 t ∼ T)中采样,并应用于每个...
这次分享,我将会从“视觉的目的”引发讨论,简要回顾计算机视觉在通用视觉特征学习的发展历程,以及近期在这个领域取得的众多突破,最后对自监督学习框架提出一些我自己的想法。 1 为什么问“视觉的目的是什么?” 大家好,我是周纵苇,现在是亚利桑那州立大学的博士生,再过几个月我就毕业了,今天很高兴在这里和大家聊一聊...
本文提出了一个简单的视觉表征对比学习框架SimCLR。我们简化了最近提出的对比自监督学习算法,而不需要专门的体系结构或内存库。为了了解是什么使对比预测任务能够学习有用的表征,我们系统地研究了框架的主要组成部分。我们发现:(1)数据扩充的组合在定义有效的预测任务中起着关键作用,(2)在表示和对比损失之间引入可学习的...
作者提出了一种在视觉-语言对比学习过程中屏蔽图像块的有效策略,该策略提高了学习表示的质量并加快了训练速度。在每次训练迭代中,作者根据像素强度随机屏蔽视觉上相似的图像块群。 这为模型提供了一个额外的学习信号,超出了对比训练本身,因为它迫使模型仅从上下文中预测被屏蔽视觉结构的单词。这还通过减少每个图像中使用...
传统计算机视觉V.S.深度学习 传统计算机视觉是广泛算法的集合,允许计算机从图像中提取信息(通常表示为像素值数组)。目前,传统计算机视觉已有多种用途,例如对不同的对象进行去噪,增强和检测。 一些用途旨在寻找简单的几何原语,如边缘检测,形态分析,霍夫变换,斑点检测,角点检测,各种图像阈值化技术等。还有一些特征代表技术...
万物皆“对比学习”!无脑涨点&快速“水”论文必备!附43篇2022-2024高分顶会和源码#人工智能 #深度学习 #计算机视觉 #机器学习 #对比学习 - 人工智能论文搬砖学姐于20240403发布在抖音,已经收获了20.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
(1)提出一种基于Transformer架构的视觉定位方法,该方法的特征提取和融合均使用了Transformer架构,保证了特征提取模块和特征融合模块的结构一致性,从而能够充分融合图像和文本特征. (2)提出利用基于对比学习的大规模预训练CLIP模型提取图像和文本特征,保证了提取的图像和文本特征处于同一语义空间,有利于两种模态信息的融合. ...