unsupervised representations | BriefGPT

关键词unsupervised representations

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基于区域的再思考
我们研究了基于区域的表示方法在识别中的有效性，并展示了最近的类别不可知分割器，如 SAM 结合强无监督表示方法 (DINOv2) 的有效性，以及在语义分割、基于对象的图像检索和多图像分析等各种任务上的应用。提取出的掩模和特征使得即使使用线性
PDF5 months ago
构建物理场景的视觉基础模型
通过图像预测作为训练标准，我们探索了学习物理场景通用视觉表示的第一步。我们定义了 “物理场景”，发现即使不同的代理可能维护同一场景的不同表示，可以推断出的基本物理场景是唯一的。同时，我们显示了 NeRF 不能代表物理场景，因为它们缺乏外推机
PDFa year ago
EMNLPTransformer 模型是现代版 ELIZA 吗？对法语主谓一致的观察
本研究通过分析长距离语法结构的结果显示，与 LSTMs 相反，Transformers 能够捕捉到相当数量的语法结构，从而对神经网络的句法能力评估提出质疑。
PDF3 years ago
CURL：强化学习中的对比无监督表示学习
本文提出了一种基于对比学习的无监督表征学习方法 CURL，其可以从原始像素中提取高层特征，并在此基础上进行偏置控制，在 DeepMind Control Suite 和 Atari Games 中均实现了比先前基于像素的方法更好的性能表现，
PDF4 years ago
ICLR基于场景的最优输运：上下文移动距离与重心，用于建立表示
该论文提出了一种用于构建实体及其组合的无监督表示的框架，每个实体被视为概率分布，重点在于该分布支持与实体共现的上下文，使得我们能够从最优传输的角度考虑表示学习，并利用其工具，例如 Wasserstein 距离和几何重心。
PDF6 years ago
ECCV细节同理心：用于动作识别的密集轨迹和混合分类架构
介绍一种结合手工特征和深度学习的识别视频动作的方法，并在五个动作识别基准测试中取得了显著的数据效率和精度提升。
PDF8 years ago