CVPRMar, 2020

从多视角探寻规律：自监督和正则化学习用于多视角物体识别

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TL;DR研究了多角度自我监督学习中的物体不变表示问题，提出了一种随机原型嵌入方法，并使用多角度一致性正则化来实现该方法。实验表明，该方法能够在已知和未知数据上优于其他自我监督学习方法，并且可以应用于少量数据场景中。
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发现论文，激发创造
  • 自监督视觉表征学习的传递不变性

    文章介绍了一种利用自监督学习的图形结构来学习具有不变性特征的视觉表示，并应用该表示在不同的识别任务中取得了显著性能提升。

    Aug, 2017

  • 多视角匹配的高效表征学习

    本研究提出了一种将自监督学习和多视角匹配技术相结合的方法，在没有额外标签的情况下，利用来自嵌入式相机的机器人吸尘器捕获的数据学习更高质量的表示，并证明了其在物体分类性能上的有效性。

    Aug, 2022

  • 理解基于潜在相关性的多视角学习和自监督：一个可识别性视角

    本文旨在从潜在组件识别的角度理解基于最大化相关性的深度多视角学习，并采用一种直观的生成模型来分析多视角数据，它是共享和私有组件的不同非线性混合物，通过最大化潜在相关性，可以保证从各个视角提取共享组件（在一定程度上）并且还证明了通过适当的正则化设计，每个视图中的私有信息可以被明确地分离出来。

    Jun, 2021

  • 多视角自监督学习

    本文提供了一种信息理论框架，从多个视角探究自监督学习的特性，并介绍了可以丢弃任务无关信息的任务相关自适应目标函数，为自监督学习的目标设计提供了更加广阔的空间。

    Jun, 2020

  • 自我监督表示学习的视觉地理定位

    利用自监督学习方法提升视觉地理定位技术性能和训练效率，通过统合 SimCLR、MoCov2、BYOL、SimSiam、Barlow Twins 和 VICReg 等多种自监督学习方法，研究训练策略和参数设置对视觉地理定位任务的适应性

    Jul, 2023

  • 场景图像的多标签自监督学习

    使用多标签自监督学习（MLS）方法，通过将场景 / 多标签图像的自监督学习简化为多标签分类问题，我们可以学习到高质量的图像表示，该方法在 MS-COCO 上获得了分类、检测和分割方面的最先进结果，并且比现有的方法简单易用，便于部署和进一步探索。

    Aug, 2023

  • ShapeCodes: 将视角提升至视图网格以进行自我监督特征学习

    本论文介绍了一种无监督学习方法，将三维形状信息嵌入到单视图图像表示中，通过使用单个 2D 图像的自监督训练目标，在没有人工语义标签的前提下，鼓励表示捕捉基本形状原语和语义规律，最终学习得到一个强大的表示方法，可以成功进行物体识别和 “心理旋转” 操作，成果优于相对应的其他无监督学习方法。

    Sep, 2017

  • 计算机视觉中的自监督多视角聚类：一项调查

    多视图聚类在跨模态表示学习和数据驱动决策方面具有重要影响；然而，随着对比学习在计算机视觉领域的不断发展，自监督学习也在多视图聚类方法中逐渐占主导地位。该论文探讨了自监督多视图聚类的原因、优势以及常见数据集、数据问题、表示学习方法和自监督学习方法的内部联系和分类，并介绍了各类方法的机制和应用示例。最后，提出了一些待进一步研究和发展的开放性问题。

    Sep, 2023

  • 面向视觉集合扩展的自监督多视角解缴技术

    本文介绍了一种自我监督学习的方法，用于提取图像的特征向量，并将其组合用于图像搜索引擎的检索算法中。这种方法能有效地减少特征重叠，提高查询的精确性。

    Feb, 2023

  • 通过强健的光度一致性学习无监督的多视图立体成像

    提出了一种基于学习的多视点立体感知方法，可以在宽基线 MVS 环境下学习深度预测并通过稳健的损失函数处理遮挡和光照等问题。该方法不需要使用三维监督数据进行训练，并且可以通过无监督的微调实现对新数据集的适应。

    May, 2019