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CutLER:一种用于无监督目标检测和实例分割的方法

本文分享自华为云社区《CutLER:一种用于无监督目标检测和实例分割的方法》,作者:Hint。 目标检测是计算机视觉中的一种重要任务,使AI系统感知、推理、理解目标。训练定位模型需要特别的标注,比如目标的框、掩膜、定位点等。本文的工作研究了无监督的目标检测和实例分割,不使用人工标注。首先提出了MaskCut方法,可以自动的生成初始的粗糙掩膜,然后提出一种简单损失函数来帮助检测出MaskCut遗漏的目标。最后发现预测出的掩膜比初始的掩膜还要精细,因此可以迭代的训练检测器,进一步优化。 该方法的总体框架如上图所示,该模型首先使用了DINO[2]的自监督特征来生成二值掩膜,结合了Normalizes Cuts技术,改善了该技术中只能生成单个前景目标掩膜的缺陷,具体见公式2、3。这样就获得了一张图片中多个前景目标的粗糙掩膜。 然而在标准的检测训练损失函数中,会惩罚预测区域和ground truth区域不重叠的位置。这限制了检测器去发现新的目标,所以作者提出了一个新的损失函数,当预测和粗糙掩膜的IoU超过一定阈值时,该预测才参与loss的计算。最后作者采用了多轮次的迭代训练,进一步提升了模型的性...

社区供稿 | 源码解析ChatGLM2多轮对话训练方法的不足,以及改进方法

01 前言 🎉Firefly项目支持微调ChatGLM2模型啦,我们实现了一种比ChatGLM2官方更加充分高效的多轮对话训练方法,并且沿袭了官方的数据组织格式。 在此之前,很多同学询问Firefly项目是否支持微调ChatGLM或ChatGLM2模型,而我们迟迟未进行适配的原因主要如下: 此前,Firefly虽然已支持微调Llma2、Llama、Baichuan、InternLM、Ziya、Bloom等开源大模型,但都是在Pretrain模型上进行指令微调,指令数据的组织格式相对自由,可按需自行设计。 ChatGLM不属于严格意义上的Causal Language Model(因果语言模型),因为它存在prefix attention mask的设计。对于prefix而言,它的attention是双向的,而预测部分的attention是单向的,存在一定的适配成本。但ChatGLM2做出了改变,它的注意力是单向的。 ChatGLM2是一个经过指令微调的chat模型,微调时遵从官方的数据组织格式,才能达到最优效果。 Firefly项目有自己独特的多轮对话训练方式。 对于预训练模型,可以...

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