Oct, 2023

自监督视觉学习用于分析网络上的枪支贩卖活动

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TL;DR从 RGB 图像进行自动视觉火器分类是一个重要的实际任务，应用于公共空间安全、情报收集和执法调查；本文评估了使用深度神经网络、卷积神经网络和自监督学习方法进行图像分类的效果，并未使用视觉变换网络架构进行评估。
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发现论文，激发创造
  • 低数据条件下的自监督视觉学习：一项比较评估

    在相对有限 / 受约束的数据集中，通过比较实验评估了现代视觉自监督学习方法的有效性，发现针对特定领域的下游任务，在领域内的低数据量自监督预训练优于在通用数据集上进行大规模预训练，为该领域中各类自监督学习方法的性能提供了有价值的见解，并提出了直接的未来研究方向。

    Apr, 2024

  • 使用深度学习进行 X 射线图像中非法物品的视觉检查

    自动检测 X 射线图像中的违禁物品可以显著增加公共安全，提高机场、地铁、海关 / 邮局等地的安全人员的工作效率，并减轻其心理负担。研究表明，变压器检测器优越于过去几年为安全应用开发的辅助神经模块和 CSP-DarkNet 骨干卷积神经网络十分高效。

    Oct, 2023

  • 利用自监督深度学习增强乳腺癌筛查乳腺 X 线摄影的检测能力

    本研究探讨了基于强数据扩充的无监督自我学习技术在人工智能应用中的重要作用，以乳腺癌检测为例，通过实验验证表明使用该技术可以大幅提高数据利用率，而且更容易迁移到其他数据集，是医学图像人工智能领域迈向无监督学习和去掉传统稀缺标签的重要突破。

    Mar, 2022

  • VideoSSL: 视频分类的半监督学习

    本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的半监督学习方法：VideoSSL，用于视频分类，可以在只使用少量标注样本以及利用无标注数据的两种信号指导下，在 UCF101、HMDB51 和 Kinetics 三个公开数据集上实现出色的性能。

    Feb, 2020

  • 领域内自监督学习可提高遥感图像分类

    本文研究了自监督学习在遥感图像分类中的应用， 使用 ViT 模型和 iBOT 框架进行预训练可以提高模型预测性能。

    Jul, 2023

  • 自监督学习的了解：基于图像的生成与判别式训练调查

    介绍了自监督学习在图像领域的应用，包括贡献和历史视角，并提出了一些有前途的研究方向。

    May, 2023

  • 基于互模态重构和特征投影网络的自监督学习用于高效标签 3D 到 2D 分割

    本研究提出一种卷积神经网络和自监督学习的方法，用于在有限标记数据情况下进行高效的三维到二维分割，通过在临床相关任务中验证，证明该方法比现有技术在有限标记数据情况下显著提升了分割性能，并且自监督学习方法可以进一步提高性能，而且对于网络架构无关。

    Jul, 2023

  • 自主驾驶车辆感知的自监督学习：分析和学习方法的调和

    本文介绍了自监督学习技术在自动驾驶感知中的应用，其能够替代传统手动标注的方式，为自动驾驶中的不同任务提供了有效的替代方法，并提出了未来自监督学习系统设计中的重要挑战。

    Oct, 2019

  • 自监督学习提升合成孔径声纳目标识别

    这项研究探讨了自监督学习（SSL）在合成孔径声纳（SAS）图像识别改进中的应用，结果表明，尽管两个 SSL 模型在少样本情况下可以优于完全监督模型，但在使用全部标签时不能超过其性能，这有助于减少数据标记的时间和成本，同时提供了远程感知中使用 SSL 的证据。

    Jul, 2023

  • 时尚搭配自监督视觉属性学习

    本文提出了一种自监督学习的框架，通过针对颜色和纹理设计的三个自监督任务，实现了不使用标签的颜色和纹理感知特征学习，并在多个数据集上取得了较好的性能。

    Aug, 2020