AI监督-阿里云

Meta AI开源CLIP-DINOiser | 如何将自监督DINO的Trick教给CLIP？这里就是答案！

CLIP模型得益于其与任意文本提示的流畅交互，显示出惊人的零样本能力。然而，其缺乏空间意识，使其在不需要额外的微调步骤（通常使用标注，可能会潜在地抑制其原始的开放词汇属性）的情况下，不适合处理密集的计算机视觉任务，例如语义分割。同时，自监督表示方法已经展示了在没有人为标注和明确监督的情况下，具有良好...

AI Earth使用机器学习进行监督分类时，怎么使特征变量都保持同一个空间分辨率是10m呢？

AI Earth使用机器学习进行监督分类时，输入的特征变量里有些波段空间分辨率是20m，那这个怎么使特征变量都保持同一个空间分辨率是10m呢？

AI情绪鼓励师模型微调实操教学

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跨越N次元一键变身AI漫画人

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AI人像动漫画实操教学

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LeCun领导下的Meta AI，押注自监督

自监督学习真的是通往 AGI 的关键一步？Meta 的 AI 首席科学家 Yann LeCun 在谈到「此时此刻要采取的具体措施」时，也没有忘记远期的目标。他在一次采访时说：「我们想要构建像动物和人类一样学习的智能机器。」近几年，Meta 发表了一系列关于 AI 系统自监督学习（SSL）的论文。Le...

CVPR 2022 | 视频Transformer自监督预训练新范式，复旦、微软云AI实现视频识别新SOTA

机器之心编辑部复旦大学、微软 Cloud+AI 的研究者将视频表征学习解耦为空间信息表征学习和时间动态信息表征学习，提出了首个视频 Transformer 的 BERT 预训练方法 BEVT。该研究已被 CVPR 2022 接收。在自然语言处理领域，采用掩码预测方式的 BERT 预训练助力 Tran...

7 Papers & Radios | Meta AI首个多模态自监督算法；牛津、谷歌等撰文综述AutoRL

本周论文包括Meta AI提出了一种名为 data2vec 的自监督学习新架构，在多种模态的基准测试中超越了现有 SOTA 方法；谷歌、MIT 等提出分类器可视化解释方法 StylEx等。目录data2vec: A General Framework for Self-supervised Lear...

超越ImageNet预训练，Meta AI提出SplitMask，小数据集也能自监督预训练

大规模数据集对自监督预训练是必要的吗？Meta AI 认为，小数据集也能自监督预训练，效果还不错。目前，计算机视觉神经网络被大量参数化：它们通常有数千万或数亿个参数，这是它们成功利用大型图像集合 (如 ImageNet) 的关键。然而，这些高容量模型往往会在小型（包含数十万张图像&#x...

7 Papers & Radios | Meta AI首个多模态自监督算法；牛津、谷歌等撰文综述AutoRL

目录data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language Explaining in Style: Training a GAN to explain a clas...

超越ImageNet预训练，Meta AI提出SplitMask，小数据集也能自监督预训练

大规模数据集对自监督预训练是必要的吗？Meta AI 认为，小数据集也能自监督预训练，效果还不错。目前，计算机视觉神经网络被大量参数化：它们通常有数千万或数亿个参数，这是它们成功利用大型图像集合 (如 ImageNet) 的关键。然而，这些高容量模型往往会在小型（包含数十万张图像&...

受压缩感知启发，斯坦福 AI 研究院提出新的无监督表示学习框架！

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：如今，说到图像领域的生成式模型，大家往往会想到对抗生成网络（GAN）和自编码器（AE）。本文介绍了斯坦福 AI 研究院的研究人员如何从统计压缩感知技术中汲取灵感设计出的非确定性自编码器（该编码器在自编码器的潜在空间中对不确定性进行建模），并巧妙地使用变分技...

Double DIP ——一种无监督层图像分割 AI 技术

雷锋网 AI 科技评论按：每月《Computer Vision News》都会选择一篇关于计算机视觉领域研究成果的论文进行回顾。今年三月份，他们选择了由 Yossi Gandelsman，Assaf Shocher 和 Michal Irani 三位学者（下文中所提到的作者，均指以上三位学者）共同完...

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更新时间 2024-02-22 09:59:10

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依托于阿里巴巴达摩院在深度学习、计算机视觉和地理空间分析方向上的技术积累，实现对多源遥感空间数据的智能计算与融合分析，为自然资源、水利水务、生态环保、智慧农业等多个领域提供解决方案。

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