百科问答小站 logo
百科问答小站 font logo



自监督学习(Self-supervised Learning)有什么比较新的思路? 第1页

  

user avatar   zhan-xiao-hang 网友的相关建议: 
      

更新一个我们在CVPR2019的自监督学习新工作Self-Supervised Learning via Conditional Motion Propagation。具体见之前发的一篇文章

------------ 2019的分割线 -------------
Mix-and-Match Tuning for Self-Supervised Semantic Segmentation.
这是一种为self-supervised learning服务的tuning的方法,主要为了缩小proxy task与target task的semantic gap. 目前可以在语义分割任务上不使用ImageNet pretraining,接近有ImageNet pretraining的performance。在其中一个setting中超越了ImageNet pretraining一点点。。。
后续可能会拓展到detection,并跟semi-supervised learning结合起来。
欢迎大家围观!




  

相关话题

  如何看待Kaggle最新比赛Zillow禁止中国居民参加第二轮? 
  ICLR 2019 有什么值得关注的亮点? 
  如何评价小米开源的移动端深度学习框架MACE? 
  如何看待QQ邮箱翻译出他人的快递通知? 
  计算机视觉顶级会议论文中比较适合初学计算机视觉的人做的复现实验有哪些? 
  R 中的哪些命令或者包让你相见恨晚? 
  我决定进军期货市场,您有什么建议吗? 
  如何看待 Google 既可以作 Inference,又可以作 Training 的新一代 TPU? 
  现在的BERT等语言模型,最快训练要多久? 
  Yoshua Bengio为什么能跟Hinton、LeCun相提并论?? 

前一个讨论
请简单地表述结合律和交换律的区别和联系。结合律为什么那么普遍?
下一个讨论
如何评价刘强东「如果京东少缴五险一金,一年至少多赚50亿!」的言论?





© 2025-02-23 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2025-02-23 - tinynew.org. 保留所有权利