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自监督学习前沿信息_监督学习和无监督学习的区别(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

自监督学习

图像识别与计算机视觉全栈服务图像处理、深度学习、三维重建等领域的技术服务，涵盖多个方面：传统图像处理：图像增强、去噪、超分辨率等。环境配置与代码调试：提供开发环境配置，代码调试，模型训练及调参优化服务。无监督/半监督学习：探索半监督学习、弱监督学习、无监督学习和自监督学习的应用。目标检测与分割：进行目标检测、图像分割、图像分类等任务，并提供模型修改服务。三维重建：三维点云处理、位姿估计及三维重建。服务不局限于上述内容，可根据需求提供定制化服务。

深度学习与迁移学习：创新结合的五大策略 1️⃣ 利用自监督学习解决标注数据不足的问题：自监督学习是一种通过从数据本身生成标签来训练模型的方法。结合自监督学习和迁移学习，可以在没有大量标注数据的情况下训练有效的模型。例如，可以先在一个较大的未标注数据集上训练一个自监督模型，然后将学到的表示迁移到特定任务上。 2️⃣ 探索元学习在迁移学习中的应用：元学习，或“学会学习”，是一种旨在提高模型适应新任务的能力的技术。在迁移学习的背景下，元学习可以被用来快速适应新域或新任务。通过在一系列相关任务上训练，模型可以学习如何有效地调整其参数以适应新任务，这对于那些需要快速适应变化环境的应用来说非常有价值。 3️⃣ 微调预训练模型：微调是迁移学习中最常用的策略之一。可以利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的深度神经网络（例如ResNet或BERT），然后将其微调以适应特定的任务或数据集。这种方法特别适用于数据量较少的任务，因为预训练模型已经学习了丰富的特征表示，可以显著提高新任务的学习效率和性能。 4️⃣ 多任务学习与迁移学习的结合：多任务学习旨在同时学习多个相关任务，从而改善每个单独任务的性能。通过结合MTL和迁移学习，可以设计一种共享底层表示的模型，同时在多个任务上进行微调。这种方法可以提高模型在相关任务上的泛化能力，并减少对大量标注数据的依赖。 5️⃣ 利用对抗性迁移学习提高泛化能力：对抗性迁移学习是一种新兴技术，旨在通过最小化源域和目标域之间的分布差异来提高模型的泛化能力。这可以通过使用对抗性网络来实现，其中一个网络试图区分源域和目标域的数据，而另一个网络试图生成无法区分的表示。这种方法在处理域适应问题时尤为有效。

图神经网络分子表征对比学习新进展 𐟓š 今日研究亮点：利用图神经网络（GNN）进行分子表征的对比学习。这一工作探索了分子表征的自监督学习，通过GNN结合三种分子图增强策略——原子掩蔽、键删除和子图删除，来实现分子对比学习。 𐟔 对比学习中的正对和负对策略，MolCLR模型学习了GNN主干的信息表示。实验结果显示，经过MolCLR预训练的GNN模型在多种分子基准上表现出色，与传统的监督学习方式相比，其泛化能力更佳。 𐟌 通过MolCLR学习的分子表示，证明了其在有限数据条件下的分子任务可迁移性，以及在大型化学空间上的泛化能力。这一研究为分子表征学习提供了新的视角和方法。

𐟤–GPT：生成式预训练大揭秘！ 𐟤” 你是否听说过GPT？它可是人工智能领域的一大热门话题哦！ 𐟓– GPT，全称“生成式预训练变换器”（Generative Pre-trained Transformer），是一个基于transformer架构的生成性模型。这个模型经过预训练，能够学习词之间的语义和语法关系，以及句子和文本的整体上下文信息。 𐟒᠇PT的训练方法超级神奇！它通过“无监督学习”中的“自监督学习”来进行训练。在这个过程中，AI会自己发现数据中的规律和联系，并据此做出预测。是不是感觉AI好聪明呢？ 𐟔 Transformer架构是GPT的核心部分。它擅长处理文本数据，能够更好地发现词语之间的关系，并允许改变前后顺序。比如，“猫”和“喜欢”是主语跟谓语的关系，“猫”和“玩具”则是两个名词之间的“使用”关系，Transformer都能轻松发现！ 𐟎‰ GPT模型是一个自回归模型，它的核心思想是根据已有的文本序列来生成下一个最可能出现的单词。这一切都是基于统计学习和推理哦！ 𐟌Ÿ 生成性神经网络和GPT有着紧密的联系。它们都能根据你的输入进行生成，比如生成一幅画或一篇文章。而GPT的生成能力更是让人惊叹！ 𐟒ᠧŽ𐥜诼Œ你是不是对GPT有了更深入的了解呢？如果你对人工智能或编程感兴趣，不妨深入探索一下GPT的奥秘吧！

双目深度估计的四大新兴技术趋势 𐟌 端到端学习架构的革新：在双目深度估计领域，端到端学习架构的优化成为今年的研究热点。传统的深度估计方法通常包括多个处理阶段，如特征提取、匹配和深度计算。现在，一种集成的端到端网络被提出，能够直接从原始双目图像中学习深度信息。这种架构通常采用深度卷积神经网络来自动学习图像特征，并通过复杂的损失函数优化深度估计的准确性。此外，注意力机制也被引入，以更有效地聚焦于图像中对深度估计最重要的区域。 𐟎”Ÿ成对抗网络在深度估计中的应用：生成对抗网络（GAN）在双目深度估计中展现出强大的潜力。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成深度图，而判别器则用于区分生成的深度图和真实深度图。这种方法尤其适用于处理复杂场景和纹理丰富的环境，因为GAN能够更好地捕捉细节和纹理信息。此外，GAN的使用还有助于提高深度估计在不同光照和视角条件下的鲁棒性。 𐟓š 自监督和半监督学习方法：由于获取大量标注的双目图像数据通常困难且昂贵，自监督和半监督学习方法在今年获得了显著的发展。在自监督学习中，模型被训练来预测从一幅图像到另一幅图像的视差，无需地面真实深度图。这种方法通常利用视差一致性和光度一致性作为训练的损失函数。与此同时，半监督学习方法结合了少量的标注数据和大量的未标注数据，通过利用标注数据来引导未标注数据的学习过程，实现了更高的学习效率和估计精度。 𐟤– 多任务学习和跨模态融合：今年的另一个创新是将双目深度估计与其他任务，如语义分割、物体检测等，结合在一个多任务学习框架中。这种方法的优势在于能够使网络同时学习到深度信息和其他类型的视觉信息，从而提高整体性能。此外，跨模态融合也成为了一个重要的研究方向，例如将RGB图像与红外图像或雷达数据结合，以提高深度估计在不同环境条件下的鲁棒性和准确性。

2024年回归任务深度学习创新预测 𐟔 深度学习在回归任务中的创新方向： 𐟔„ 2024年，深度学习在回归任务上的创新将更加注重数据效率、模型泛化能力和计算效率。特别是在处理高维数据和复杂模型时，如何提升预测精度和降低过拟合风险将成为关键。 𐟔頦补ž‹架构创新： 𐟔„ 自适应网络：设计能够根据输入数据特性自动调整网络结构的模型。例如，引入可变形卷积层或注意力机制，使网络能够更灵活地捕捉数据中的关键特征。 𐟓䠨ž合多模态数据：开发能够处理并整合来自不同来源（如图像、文本、时间序列）的数据的模型。这将使模型在处理复杂回归任务时更为强大和准确。 𐟒ᠨ𛃨🇧若ˆ›新： 𐟔„ 自监督学习：在没有大量标注数据的情况下，通过自监督学习提升模型的预测能力。例如，使用对比学习或预测编码来训练模型，使其能够更好地理解数据结构。 𐟓š 元学习和迁移学习：使用元学习技术优化模型的初始化过程，使其在不同的回归任务上具有更好的适应性和泛化能力。 𐟓ˆ 理论基础创新： 𐟔„ 解释性和可解释性增强：研究新的理论方法来提高模型的可解释性，如集成模型局部解释技术或可视化方法，帮助研究者和用户更好地理解模型的预测行为。 𐟓Š 泛化理论的拓展：探索新的理论框架来解释深度学习模型在回归任务中的泛化行为，特别是在面对非标准数据分布时的表现。 𐟓 论文展示创新内容： 𐟔„ 在撰写论文时，首先清楚地定义问题并描述创新点。接下来，详细说明模型架构的创新之处，包括新引入的结构和它们的理论基础。 𐟓Š 展示详细的实验结果，包括与现有技术的对比分析，强调模型在不同方面（如准确度、效率、泛化能力）的改进。 𐟔„ 讨论模型在实际应用中的潜力，包括其对特定行业或任务的影响。 𐟓ˆ 最后，提出未来工作的方向，包括模型可能的改进点和新的应用场景。

NeRF无位姿优化：静态与动态场景的挑战嘿，大家好！好久没更新了，今天来聊聊我最近写的一篇小综述——NeRF without poses。不知道大家有没有注意到，最近这个方向好像有点火，之前我还看到一篇效果挺不错的论文，但名字忘了，真是遗憾。欢迎大家讨论！ 𐟐��eRF的基础 NeRF的训练主要依赖多视角的图像和准确的相机坐标信息，比如每张图片的相机位姿和内参。现在主流的方法通常通过经典的运动估计方法来计算这些参数（比如colmap）。然而，有时候colmap也会罢工，比如运动角度过大或者视频模糊的时候。所以，无位姿优化的NeRF就有了研究价值。 𐟐𐰟𐰟𐠨‡꧛‘督学习对于位姿的优化，现在多数文章都采用了自监督的方式学习。由于位姿没有真值，研究者们通常把位姿的优化融入到NeRF体渲染的过程中。主要论文有：INeRF、NeRF—、BARF、GARF、L2GNeRF、localrf、Robost dynamic radiance fields、MonoNeRF。 𐟐𐰟𐠧𛓨 虽然无位姿优化的论文很多，但现在主流的做法主要有结合深度先验、坐标变换、神经体素等方法。不过，这些方法大多只能在静态场景中进行，动态场景的位姿优化还没特别成熟。而且，由于没有相机位姿的先验，NeRF的训练经常陷入局部最优，收敛时间通常很长，甚至需要天级时间。之前我看到一个结论，无位姿优化还无法解决动态的单目相机场景，只在feedforward数据集上效果不错。不知道现在结果怎么样了，感觉肯定有人在做这个topic𐟙ˆ𐟙ˆ𐟙ˆ 希望这篇分享能给大家一些启发！如果有更多问题或者想法，欢迎留言讨论哦！

多视角分心驾驶识别：提升准确率的秘诀 𐟚栤𘀣€研究背景我们的研究目标是识别和理解驾驶过程中的分心行为。现有的方法通常在识别模型后进行概率后处理，但这种方法常常包含混淆信息。 𐟛 ️ 二、研究方法我们使用自监督学习的动作识别模型来检测分心行为。通过采用多视角约束集成策略，提高了预测的鲁棒性。我们还引入了条件后处理操作，以精确定位分心行为和动作时间边界。 𐟎𘉣€研究贡献我们提出了一种基于自监督学习的动作识别模型。通过多视角集成策略，利用每个摄像头视角的优势。条件后处理步骤考虑上下文，准确定位分心行为。 𐟓Š 四、数据集我们的数据集包含99名司机的驾驶视频，总计90小时。视频记录了16种不同的分心行为，使用三个摄像头从不同角度拍摄。 𐟏† 五、实验总结在AI City Challenge 2024的Track 3中，我们的方法在测试集A2上获得第六名。提出的后处理策略显著提高了动作识别和时间定位的准确性。 𐟔砥…�训练细节我们使用标准的Vision Transformer模型，每个视频裁剪为64帧。在两个RTX 3090显卡上进行训练，学习率为2 x 10^-3，共训练20个epoch。

何凯明加盟MIT，深度学习新星✨ Kaiming He最近更新了官网，确认了自己将加入MIT的消息。让我们回顾一下他在计算机视觉和深度学习领域的卓越成就。 He在深度残差网络（ResNets）方面的论文是2019年、2020年和2021年Google Scholar Metrics中被引用次数最多的论文之一。他的工作为现代深度学习模型的基础组件（如Transformers、AlphaGo Zero、AlphaFold）奠定了基础。在视觉对象检测和分割方面，He的Faster R-CNN和Mask R-CNN论文产生了重大影响，是这些领域被引用次数最多的论文之一。他在视觉自监督学习方面的作品也是CVPR 2020、2021和2022年发表的高被引论文。截至2023年7月，他的论文引用次数超过46万次，并且每年以超过10万次的速度增长。 He还获得了多个知名奖项，包括2018年PAMI青年研究员奖、CVPR 2009、CVPR 2016、ICCV 2017最佳论文奖、ICCV 2017最佳学生论文奖、CVPR 2009最佳论文荣誉奖、ECCV 2018、CVPR 2021、ICCV 2021的Everingham奖。 He的加入无疑将为MIT的深度学习研究注入新的活力，期待他在未来带来更多创新性的工作。

SCI JCR二区，中三区，全部作者， 1.动态环境下多尺度~~~~融合实时目标检测。 2.用于边缘设备的轻量级~~~~精度和效率之间的权衡。 3.恶劣天气条件下鲁棒三维目标识别~~~~自适应。 4.自主无人机系统中多传感器~~~~态学习。 5. 基于~~~~的高分辨率航空图像分割自监督学习。

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