BriefGPT.xyz
大模型
Ask
alpha
关键词
pseudolabels
搜索结果 - 5
ICCV
由视觉和视觉语言预训练引导的无源域自适应
灵活的源免领域自适应（SFDA）框架，通过融合预训练网络，提升了适应性能，并能成功整合现有的 SFDA 方法。
PDF
2 months ago
ICCV
利用地球观测数据进行半监督学习的多任务超图
通过引入强大的多任务超图模型，利用复杂的依赖关系，构建每个节点作为一个任务、超图中到达给定任务的不同路径成为无监督教师的多任务超图，并能够适应渐变的数据分布转变，可靠地补充缺失的地球观测数据，从而实现对多任务的半监督学习的改进。
PDF
10 months ago
使用 CLIP 增强 CLIP：探索有限标签提示微调的伪标签方法
研究使用 CLIP 中的零样本伪标签作为监督来增强视觉 - 语言模型，发现半监督、零样本迁移和无监督学习可以视作优化相同损失函数的统一视图，进而开发出全面的跨学习范式适用的培训策略，同时找到未探索的提示调整策略可以通过迭代滴精细伪标签不断提
→
PDF
a year ago
无需对齐视频和文本数据的可伸缩精准的自监督多模态表征学习
本文介绍了利用图像字幕预训练高质量视频模型的方法，并证明了以图像字幕代替自动语音识别字幕的预训练方法更有效，使用图像和视频一起进行预训练比单独使用一种模式的预训练能显著提高网络性能，并且这种方法可以与现有的预训练或数据挖掘方法相辅相成。
PDF
a year ago
加固基础：将模型嵌入和弱监督融合
本文提出了一种方法，将基础模型与弱监督框架融合，构建伪标签，从而提高现有弱监督技术中的信号有效性，并使用这种方法在六个基准自然语言处理和视频任务上提高了 14.1 点。
PDF
2 years ago
Prev
Next