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自动语音评估的优化：W-RankSim 正则化和混合特征融合策略
自动语音评估（ASA）通过最近的研究中使用自监督特征（SSL）取得了显著进展。然而，在 ASA 中存在一个关键挑战，即数据的不平衡分布，特别在英语测试数据集中表现明显。为了解决这个挑战，我们将 ASA 视为一个序列分类任务，引入了加权向量排
PDF18 days ago
自监督学习的自动数据整理：一种基于聚类的方法
自我监督特征是现代机器学习系统的基石，本文提出了一种基于聚类的自动化数据精选方法，通过在大规模和多样化的数据库上应用层次聚类和均衡采样的步骤，构建了大型、多样化且均衡的数据集，实验证明基于这种自动化精选的数据集训练得到的特征在三个不同领域的
PDFa month ago
无监督视频生成中的视觉合成与动画实现
提出了一种用于无监督可控视频生成的新方法。通过在训练过程中利用预训练的自我监督特征的随机子集来实现视频生成，从而使模型能够在推理过程中以可控和真实的方式组合场景以及动画化它们。
PDF3 months ago
冬季驾驶条件下使用预训练的自监督特征协助的轨迹驱动区自动标注系统
利用预训练的自监督特征进行轨迹辅助自动标注的可驾驶区域检测，以适应冬季驾驶条件，相较最先进的自监督可驾驶区域检测，在交并比方面获得了 + 9.6 的提升。
PDF6 months ago
大肠镜图像的无监督分割
结肠镜检查在诊断和预测各种胃肠疾病中起着关键作用。我们探索使用视觉变换器中的自监督特征来处理肠镜图像的三个具有挑战性的任务，结果表明与完全监督模型相比，从 DINO 模型学习的图像级特征可以实现相似的图像分类性能，而补丁级特征包含丰富的语义
PDF6 months ago
基于语言模型蒸馏的无监督事实验证
通过自我监督特征蒸馏的 SFAVEL 方法，无需注释，实现了高质量事实验证和证据对齐，并在标准 FEVER 事实验证基准上取得了 + 8% 的准确率提升。
PDF9 months ago
健壮口语理解的多模态音文结构
本文研究了基于现有自然语言理解模型的语音助手中由自动语音识别误差引起的性能损失，并提出一种多模态语言理解模块，利用自监督学习从语音和文本模态中获取特征，最终通过对音频信号和文本传输进行编码来获得更好的性能。
PDFa year ago
通过预测时间特征相似性实现面向实际世界视频的对象中心学习
本文提出了一种基于无监督学习、自主学习特征的物体中心学习方法，以及如何使用时间特征相似性损失来发现运动目标，并在视频数据集上取得了最先进的表现。
PDFa year ago
MOVE: 无监督的可移动物体分割和检测
使用自监督特征和对抗训练，提出了一种无监督目标分割方法 MOVE。该方法在多个评估数据集上实现了无监督显著对象检测和分割的 SotA 表现，单目标发现的 CorLoc 平均提高了 7.2％，无监督类别不可知的对象检测的相对 AP 平均提高了
PDF2 years ago
自监督学习与可学习的 STRFs 用于年龄、情绪和国家预测
本研究利用多任务学习方法，以基于声音的多任务估计为目标，利用振谱 - 时间调制和自监督特征相结合的方式实现了 country of origin、age 和情感三个任务的一体化处理，并引入了简单的得分融合机制，以提高模型性能。实验结果表明，
PDF2 years ago
基于谱聚类投票的无监督显著目标检测
本篇论文提出了一种基于自我监督特征和谱聚类技术的无监督显著物体检测方法，使用谱聚类聚合像素并应用多种自我监督模型计算出的图像特征进行掩码提议，然后采用 “赢家通吃” 机制挑选显著掩码，以显著性物体检测为研究目标，实验结果表明相比之前的方法该
PDF2 years ago
大规模无监督物体发现
提出了一种新的针对大规模数据集的无监督目标探索（UOD）形式化的排名问题方法，该方法可应用于特征自我学习，并结合各种分布式方法和链接分析，实现了完全无监督的 UOD 流程，在单目标和多目标探索方面表现良好。
PDF3 years ago
PoseContrast: 基于姿态感知对比学习的野外无类别物体视角估计
研究利用对已知物体类别学习到的特征来估算未知类别物体的三维姿态，提出无需 CAD 模型知识的类不可知对象视角估计的对比学习方法，实验结果表明该方法在多个数据集上具有最佳表现，包括使用 CAD 模型作为输入的方法。
PDF3 years ago