Meta AI开源CLIP-DINOiser | 如何将自监督DINO的Trick教给CLIP？这里就是答案！
CLIP模型得益于其与任意文本提示的流畅交互，显示出惊人的零样本能力。然而，其缺乏空间意识，使其在不需要额外的微调步骤（通常使用标注，可能会潜在地抑制其原始的开放词汇属性）的情况下，不适合处理密集的计算机视觉任务，例如语义分割。同时，自监督表示方法已经展示了在没有人为标注和明确监督的情况下，具有良好的局部化属性。 在本工作中，作者取两者之长，提出了一种零样本开放词汇语义分割方法，该方法...
LeCun领导下的Meta AI，押注自监督
自监督学习真的是通往 AGI 的关键一步？Meta 的 AI 首席科学家 Yann LeCun 在谈到「此时此刻要采取的具体措施」时，也没有忘记远期的目标。他在一次采访时说：「我们想要构建像动物和人类一样学习的智能机器。」近几年，Meta 发表了一系列关于 AI 系统自监督学习（SSL）的论文。LeCun 坚定地认为，SSL 是 AI 系统的必要前提，它可以帮助 AI 系统构建世界模型，以获得类....
7 Papers & Radios | Meta AI首个多模态自监督算法；牛津、谷歌等撰文综述AutoRL
本周论文包括Meta AI提出了一种名为 data2vec 的自监督学习新架构，在多种模态的基准测试中超越了现有 SOTA 方法；谷歌、MIT 等提出分类器可视化解释方法 StylEx等。目录data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language Explaining in....
超越ImageNet预训练，Meta AI提出SplitMask，小数据集也能自监督预训练
大规模数据集对自监督预训练是必要的吗？Meta AI 认为，小数据集也能自监督预训练，效果还不错。目前，计算机视觉神经网络被大量参数化：它们通常有数千万或数亿个参数，这是它们成功利用大型图像集合 (如 ImageNet) 的关键。然而，这些高容量模型往往会在小型（包含数十万张图像）甚至中型数据集上过度拟合。因此，有研究者指出在 2014 年：学习 CNN 的过程相当于估计模型数百万个参数，这需要....
7 Papers & Radios | Meta AI首个多模态自监督算法；牛津、谷歌等撰文综述AutoRL
目录data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language Explaining in Style: Training a GAN to explain a classifier in StyleSpace Automated Reinforcement Learning ....
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