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CLIP 在学习 3D 中的应用
通过两个无监督方法，我们提出了 $I2I$ 和 $(I2L)^2$，利用 CLIP 关于文本和 2D 数据的知识，计算两个 3D 样本之间的神经感知相似度，从而在没有文本描述的情况下增强对比的文本 - 图像 - 3D 对齐，通过自定义损失函
PDFa month ago
IJCAI时间序列的自监督学习：对比或生成？
自我监督学习 (SSL) 是一种有效的方法，可以从大规模无标签数据中学习表示，对时间序列分析显示出有希望的结果。本文从对比和生成两个主要流派对比研究了时间序列中的自我监督表示学习。我们首先介绍了对比和生成 SSL 的基本框架，并讨论了如何获
PDF4 months ago
团结共识，共著失败！基于同时在 75 个数据集上进行预训练的时间序列表示学习
自我监督对比式预训练方法和插值方法在多个时间序列数据集上的学习表明，可以从多个时间序列数据集中学习，对于低数据情况下的微调具有优势。
PDF4 months ago
ACLSCD: 自对比装饰用于句子嵌入
本文提出了一种自监督学习方法 SCD，其通过对输入句子进行联合自对比和去相关优化来学习表示，并通过利用标准 dropout 的实例化产生的对比来实现。该方法在多个基准测试中取得了与最先进方法相当的结果，而不使用对比对。
PDF2 years ago
CVPRFLAVA：一种基础语言和视觉对齐模型
本篇研究提出了一种名为 FLAVA 的综合视觉与语言基础模型，通过使用单一的综合的通用模型，同时针对视觉和语言任务以及跨模态任务，展现出出色的性能表现。
PDF3 years ago
ICLR评估自监督泛化：在分布外多模态 MRI 数据中尝试 Cake
本文评估了一系列当前的对比自我监督方法在医学成像中的适用性，发现自我监督模型的鲁棒性不如预期，可以被具有丰富变化的数据和带丢失的监督学习超越，同时强调自我监督方法在医学成像社区需要针对性的基准规范和评估标准。
PDF3 years ago