ECCVNov, 2021

RegionCL：简单区域交换是否有助于对比学习？

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TL;DR本文针对自我监督学习方法中图片裁剪技术的局限提出了一种叫做区域对比学习的新预处理方法，其通过最大程度利用所裁剪出的画面和其余部分来提高视觉表示的表现，并在 ImageNet，MS COCO 和 Cityscapes 等数据集上实现了最先进性能的效果。
self-supervised methodsaugmentation techniqueregion contrastive learningvisual representationsstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • CLIM：用于区域表示的对比性语言 - 图像拼贴

    通过大规模的图像 - 文本对，借助 CLIM 方法实现区域与文本表示的对齐，改进开放词汇物体检测方法并加强视觉 - 语言模型的区域表示，提供更强实力的骨干，实验结果表明 CLIM 在 OV-COCO 和 OV-LVIS 基准上极大改进不同的基线系统。

    Dec, 2023

  • RegionCLIP: 基于区域的语言 - 图像预训练

    RegionCLIP 是一种新的方法，扩展了 CLIP 模型的范围，使其可以学习区域级别的视觉表征，从而实现图像区域和文本概念之间的细粒度对齐，进而在目标检测领域表现出良好的性能。

    Dec, 2021

  • 构建更好的对比视图，用于孪生神经网络表示学习

    提出了 ContrastiveCrop，一种用于 Siamese 表示学习的更好对比对的生成方法，该方法采用全无监督方式提出了基于语义的目标定位策略并进一步设计了中心抑制采样来扩大裁剪区域的方差，成功提高了自我监督学习中 SimCLR，MoCo，BYOL，SimSiam 等方法的分类准确率，同时在基于 ImageNet-1K 预训练的下游检测和分割任务上取得了优异的结果。

    Feb, 2022

  • 对比区域指导：在无需训练的视觉语言模型中改善定位

    通过对视觉线索进行引导，使用对比区域引导（CRG）方法可以提高视觉 - 语言模型（VLMs）在多种视觉 - 语言任务上的性能，减少模型偏见，提高准确性。

    Mar, 2024

  • 增强自监督学习的医学图像分割本地化区域对比

    本研究提出了一种新颖的对比学习框架，它将本地化区域对比技术（LRC）融入到现有的半监督自监督预训练方法中，以增强医学图像分割的性能。通过在三个多器官分割数据集上的大量实验，我们证明在受限注释的情况下将 LRC 集成到自监督方法中可以显著提高分割性能。此外，我们还表明 LRC 也可以应用于完全监督的预训练方法以进一步提高性能。

    Apr, 2023

  • LeOCLR: 利用原始图像进行对比学习视觉表征

    本论文引入了 LeOCLR（Leveraging Original Images for Contrastive Learning of Visual Representations），一种新的实例辨识方法和适应的损失函数，以保证正样本之间的共享区域在语义上是正确的，实验证明我们的方法在不同数据集上始终比基线模型改进了表征学习。 例如，在线性评估中，我们的方法在 ImageNet-1K 上比 MoCo-v2 提高了 5.1％，在迁移学习任务中也超过了其他几种方法。

    Mar, 2024

  • SwiMDiff：适用于遥感图像的场景全局匹配对比学习与扩散约束

    利用 SwiMDiff，本研究在遥感领域提出了一种新的自监督预训练框架，通过场景匹配方法有效地重新校准标签，使对比学习更适用于无标签遥感图像，并通过像素级扩散约束增强编码器的能力，更综合地捕捉图像的全局语义信息和细粒度特征。该框架在遥感领域的改变检测和土地覆盖分类任务中展现了出色的性能，证实了其在遥感领域的重要实用价值。

    Jan, 2024

  • 对抗样本的对比学习

    本文提出了一种针对对抗性对比学习的新算法 CLAE，通过使用对抗性样本增强数据并在优化时考虑一个批次中的所有图片，能够更好地定义正负样本，充分提高自监督学习任务的性能和学习能力。

    Oct, 2020

  • 有限标注医学图像分割的全局和局部特征的对比学习

    本文介绍了一种利用自监督学习和对比学习实现的影像分割技术，该技术可以在大量没有标注数据的情况下学习，并且在三个磁共振成像数据集上验证了其有效性。

    Jun, 2020

  • 解耦对比学习

    本文提出了解决自监督对比学习中的批处理大小等参数问题的一种简单有效的基准方法（DCL），并对其进行了在多种基准测试中的复现和实时检验，最终实现了较少受亚优化超参数影响且性能不错的对比学习方法。

    Oct, 2021