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NeurIPS 2022:基于语义聚合的对比式自监督学习方法

摘要:该论文将同一图像不同视角图像块内的语义一致的图像区域视为正样本对,语义不同的图像区域视为负样本对。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022]基于语义聚合的对比式自监督学习方法》,作者:Hint 。 1.研究背景 近些年来,利用大规模的强标注数据,深度神经网络在物体识别、物体检测和物体分割任务中取得巨大进展。然而,强标注数据耗时又耗力。为此,自监督学习方法提出从大量的无标注数据中学习出高效的特征编码器,然后利用该特征编码器在小规模数据上进行强监督训练,以此达到和在大规模强标注数据上训练的模型相当的性能。基于对比式自监督学习方法的出发点为:从不同视角来观察图像,将来自同一图像的不同视角的图像块视为正样本对,来自不同图像的图像块视为负样本对,通过拉近正样本对的特征的距离,拉远负样本对的特征的距离来监督特征编码器的学习。 然而,以上方法的基本假设(正样本对,即同一图像的不同视角的图像块,具有相同的语义)在以物体为中心的数据集(ImageNet)中成立,在以场景为中心的数据集(同一图像中包含多个物体,如COCO)中难以成立。为此,该论文将同一图像不同视角图像块内的语义一致的图像区...

【开源之夏专访】在项目中实践理论——陈国凯

夏天渐行渐远,秋天匆匆晃过,开源之夏2022在洁白如新的冬天如期收获了350 位同学的结项成果,这些同学也在开源软件社区留下了自己的足迹,感谢各位同学的支持。今年我们依旧按照最佳质量奖、突出贡献奖、最快进步奖、最具潜力奖四个角度评选出了具有代表性的20位优秀学生。 本次采访,我们邀请了最具潜力奖获奖者陈国凯,分享他的经验。 姓名:陈国凯 性别:男 年龄:23 学校:中国科学院大学/中科院计算所 兴趣爱好:探索并参与开源项目,红警2 --自我介绍-- 1、首先请简单介绍一下自己。 我是陈国凯,本科毕业于中国科学院大学,毕业后留在本校于中科院计算所继续读研,研究方向是计算机体系结构。我目前的主要研究内容是超标量乱序处理器前端(取指与分支预测)设计和自定义指令集扩展。这方面的知识积累也有效帮助我实现了本年度的开源之夏项目。 2、最开始是在哪里了解开源的,是什么让你决定参与开源? 如果说接触是指使用开源软件,我在初中时尝试在自己的电脑上安装 Linux 操作系统,以体验不同于 Windows 的另一种生态,是对开源的第一次尝试。在本科期间,我参与了学校的开源社团,也随之阅读了开源领域的一些...

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