Apr, 2024

自我监督学习用户定位

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TL;DR基于自我监督学习的无标注数据预训练，提升了基于 CSI 的用户定位的监督学习性能，该方法利用两个自编码器模型从无标注数据中提取相关特征，然后通过微调基于 MLP 的位置估计模型准确推断用户位置。我们在 CTW-2020 数据集上进行实验验证了该方法的有效性，尤其对于大规模的定位任务也取得了有希望的结果。
machine learningself-supervised learninguser localizationcsimlp-based position estimation model
发现论文，激发创造
  • 基于信道绘图辅助的毫米波网络 IoT 定位的半监督学习

    本文提出了一种基于卷积自编码器的信道图辅助定位方法，结合多路径信道状态信息，通过无人监督学习构建信道图以捕捉每个无线设备的相对位置，再引入半监督学习，进一步提高了定位精度。与现有的有监督和传统无监督方法相比，所提出的方法在精度上得到了显著提高。

    Aug, 2021

  • 自监督孪生自编码器

    本文提出了一种新的自监督方法 SidAE，将 Siamese 结构和去噪自编码器相结合进行无监督预训练，证明其在多个数据集、设定和场景下优于两个自监督对照组，其中关键包括仅有少量标记数据的情况。

    Apr, 2023

  • 自监督学习在 CNN 中的无标签数据利用

    本文介绍了一种使用排序作为代理任务的自监督学习方法，以及一种有效的后向传播技术，使用该方法可以在标记数据和无标记数据上同时进行回归任务和排序任务的训练，结果表明使用自监督学习可以在图像质量评估（IQA）和人群计数方面实现更好的结果，并且利用无标记数据的信息量衡量方法可以使半监督学习方法的标记代价降低 50％。

    Feb, 2019

  • 有限数据注释的自监督 RCNN 用于医学图像分割

    本文提出一种基于自监督预训练的医学图像分析深度学习训练策略，通过将不同扭曲应用于图像的随机区域，预测扭曲的类型和信息的损失，并使用改进的 Mask-RCNN 体系结构定位扭曲位置和恢复原始图像像素，将该方法用于分割任务，能够提高 Dice 分数 20%。

    Jul, 2022

  • 增强型自监督聚类学习：应用于土地覆盖地图制作

    通过聚类为自监督学习的前提任务，提出了一种用于土地覆盖映射的方法，通过所得聚类结构进行主动采样，提高映射准确性。

    Aug, 2021

  • 点云自监督学习的掩蔽自编码器

    本文提出一种新颖的掩码自编码点云自监督学习方案，通过划分输入点云为不规则点区块和高比例随机掩码，设计了一种基于 Transformer 的自编码器，该方案在预训练过程中高效并且在各种下游任务中具有很好的泛化能力，包括在少样本物体分类方面表现出色。

    Mar, 2022

  • 多任务自监督预训练用于音乐分类

    本文研究应用自监督学习和多任务学习方法预训练音乐编码器，探索编码器结构、损失权重和自监督任务选择对下游音乐分类任务的影响。研究发现，使用多种音乐特定的自监督任务，结合合理的损失权重平衡，可以提高和推广到下游任务。

    Feb, 2021

  • 自监督遮蔽数字高程模型编码用于低资源下游任务

    利用自我监督学习方法，通过预训练的遮蔽自动编码器在 Digital Elevation Models 上提取建筑物和道路分割，有效利用有限的标注数据，为地表变化频繁的任务提供数据高效的学习器。

    Sep, 2023

  • 无监督深度学习图像验证方法

    通过利用自动编码器将面部图像向量转化为新的表示，本研究提出一种缩小有标签训练数据差距的方法，从而在无监督的人脸验证技术方面取得了 56％的 EER 相对改进，成功缩小了余弦和 PLDA 评分系统之间的性能差距。

    Dec, 2023

  • LBS 自编码器：自监督拟合关节网格至点云

    本研究使用自监督自编码算法通过利用 LBS 变形空间参数化骨骼分层结构来实现点云序列的自动化配准，并使用 Part - 分割的结构化 Chamfer 距离来解决点对点对应关系错误对模型配准的影响，实验结果表明，该方法在体注册等方面的绩效不输于监督学习方法。

    Apr, 2019