自监督学习_预测两个随机图像块之间的相对位置

最新推荐文章于 2025-12-03 10:01:15 发布
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“预测两个随机图像块之间的相对位置”是视觉自监督学习中的一种策略，旨在通过理解图像内部的空间关系来学习有效的图像特征表示。这种方法的背后原理是让模型学习图像结构的上下文信息，即每个图像块之间的相对空间位置关系。

具体过程

  1. 图像分块：将原始图像分割成若干个小块（如 3 × 3 3 \times 3 3×3 或 5 × 5 5 \times 5 5

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自监督学习在数据缺失中的突破
AI天才研究院
04-04 1236
自监督学习在解决数据缺失问题方面取得了显著进展,未来将继续保持快速发展。模型架构创新: 研究人员将继续探索新的神经网络架构,设计出更加高效和通用的自监督学习模型。预训练任务多样化: 除了常见的图像补全、语言模型预训练等任务,未来还会出现更多新颖且具有挑战性的自监督学习任务。跨模态融合: 结合视觉、语言、音频等多种模态的自监督学习,将产生更加强大的跨模态表示。迁移学习应用: 预训练的自监督模型将广泛应用于各个下游任务,大幅提高样本效率和泛化性能。理论分析与解释。
自监督学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
06-06 1001
自监督学习原理与代码实战案例讲解 1.背景介绍 在过去几年中,深度学习取得了令人瞩目的成就,但其高度依赖大量标注数据的缺点也日益凸显。标注高质量数据的过程往往代价高昂且耗时耗力。为了解决这一问题,自监督学习(Self-Supervised Learning)应运而生,它利用无标注数据本身的信
【自监督】系列（二）-代理任务（Pretext Task）
向上生长的程序媛的博客
03-31 6256
本系列第二弹就来学习下代理任务（pretext task），Pretext可以理解为是一种为达到特定训练任务而设计的间接任务。
图像识别、物体定位
zhangyy57的博客
06-03 1439
在一系列图像中寻找一个特定的模式（通过模板匹配的方式），并在找到该模式时在窗口中以红色矩形框标记出来
对比式无监督预训练简介（Contrastive Pre-training）
gzq0723的博客
03-18 883
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G自监督学习通过设计适当的自监督任务...
位置预测系列（一）
hustluy的专栏
05-12 5670
关于位置预测，在每年的顶级会议上都有很多文章出炉。下面就简单说说ubicomp'13年录用的一篇论文：The Influence of Temporal and Spatial Features on the Performance of Next-place Prediction Algorithms。 1.1 Motivation 基于用户移动行为的规律性，现有的位置预测方法都能够获得一个很高的预测精度。然而，目前的方法未能够有效地检测出用户在两个不同位置间的转移。精确地预测出用户在不同位置间的转移行为
相对位置_CT图像中CT切片相对位置的预测
weixin_42464967的博客
01-13 509
在本文中，我们将讨论使用主成分和ElasticNet进行高维数据回归建模的技术。我们还将了解如何保存该机器学习模型以供将来使用。获取数据和问题定义我们将使用Python 3.x作为编程语言，并使用'sci-kit learn'，'seaborn'库。这里使用的数据可以在UCI机器学习库(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Relative+locatio...
一文梳理自监督学习以及最火的端到端自动驾驶
lovely_yoshino的博客
07-25 1万+
特斯拉的FSD带火了自监督学习，而GPT这类大模型也使用了自监督学习的理念。众所周知，监督学习的成本过于高昂，尤其在任务复杂时，典型的就是FSD这样的系统。特斯拉收集的训练数据已经超出4亿公里，这些数据如果没有“自动标注系统”的帮助，根本无法用于训练。
自监督学习 | (1) Self-supervised Learning入门
热门推荐
sdu_hao的博客
02-26 13万+
原文地址 本文通过整理自监督学习的一系列工作，把主流方法分成三大类，方便大家更全面的了解自监督学习的定义、方法、用途。 学习的范式 我们首先来回顾下机器学习中两种基本的学习范式，如图所示，一种是监督学习，一种是无监督学习（林轩田课程中把机器学习范式分为监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习）。 监督学习利用大量的标注数据来训练模型，模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播（计算梯度...
自监督学习（Self-supervised Learning）
乐乐lelele的博客
12-08 5万+
自监督学习(Self-supervised learning)是这两年比较热门的一个研究领域，它旨在对于无标签数据，通过设计辅助任务（Proxy tasks）来挖掘数据自身的表征特性作为监督信息，来提升模型的特征提取能力
自监督学习文献综述
Ting_King_ing的博客
09-03 1551
监督学习试图将输入变量映射到输出变量（如下图），这些模型是为特定任务创建的，包含大量人工标注的数据。这些数据被随机分为三类：训练数据、测试数据和验证数据。计算机视觉程序的成功与否取决于这些注释数据，而获取这些数据是一个耗时且昂贵的过程。监督学习和验证数据的操作过程有监督学习需要由人类手动生成注释标签，是一个耗时耗力的过程。而无监督学习是从无标签的数据中学习，可以利用非结构化和无标记数据，以低成本开发通用人工智能系统，它已成为最有前途的技术之一。
学习笔记-基于全局和局部对比自监督学习的高分辨率遥感图像语义分割-day2
顾伟的博客
07-28 4390
最近，监督深度学习在遥感图像（RSI）语义分割中取得了巨大成功。然而，监督学习进行语义分割需要大量的标记样本，这在遥感领域是很难获得的。自监督学习（SSL）是一种新的学习范式，通过预训练大量未标记图像的通用模型，然后在具有极少标记样本的下游任务上对其进行微调，可以解决此类问题。对比学习是SSL的一种典型方法，可以学习一般的不变特征。然而，大多数现有的对比学习方法是为分类任务设计的，以获得图像级表示，这对于需要像素级区分的语义分割任务可能是次优的。...
【论文解读】基于图的自监督学习联合嵌入预测架构
INTSIG的博客
08-25 1340
在基于图像的预训练中，计算机视觉中一种常见的方法是使用掩膜产生兼容的x，y对，其中x是图像y的一个副本，但有一些补丁被掩膜。然而，一个关键的区别是，I-JEPA方法是非生成性的，并且预测是在表示空间中做出的。在过去的几年里，已经研究了几种方法来防止表示坍缩，如明确推动负例子嵌入的对比损失，最小化嵌入的信息冗余的非对比损失，以及基于聚类的方法来最大化平均嵌入的熵。与在像素/标记空间中进行预测的生成方法相比，I-JEPA利用抽象的预测目标，可能消除不必要的像素级细节，从而导致模型学习更多的语义特征。
【AI学习-comfyUI学习-第十二节-FLUX局部重绘工作流-各个部分学习-第十二节】
qq_22146161的博客
12-02 834
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。加载图像这就是上传的那张桥墩照片没问题这也算各一个开始吧，我也在学习摸索中。
C++基础：Stanford CS106L学习笔记 1 类型与结构
WM2101的博客
12-02 307
本文介绍了C++的类型系统和结构体特性。在类型系统方面，C++采用静态类型，变量类型一旦确定不可更改，与Python的动态类型形成对比。静态类型能提高效率并减少运行时错误。文章还介绍了using类型别名、auto类型推断以及函数重载等现代类型特性。在结构体方面，展示了如何定义和使用结构体，以及使用std::pair模板简化多值返回的实现方式。通过对比Python和C++的代码示例，突出了C++在类型安全性和编译时检查方面的优势。
windows上位机开发学习（二）计时器案例（下） int大小
qq_43091070的博客
11-29 912
本文介绍了Windows上位机开发中计时器案例的代码实现过程。首先通过工具箱添加Timer控件并设置1秒间隔，然后详细讲解了核心代码：1)声明全局变量记录时间；2)实现"开始"按钮点击事件，解析用户输入并初始化计时器；3)编写Timer的Tick事件处理逻辑，每秒更新界面并判断倒计时结束。文章还展示了完成效果图，并附带单片机int类型大小对照表。最后提供了C#串口通信编程的学习参考网址，欢迎交流讨论。
【Prompt学习技能树地图】LangChain原理及应用操作指南
最新发布
致力于成为一名data scientist 的奋斗者
12-03 478
基础层主要解决两个核心问题：模型调用的统一化和数据存储的标准化。通过抽象接口设计，为上层应用提供了稳定、可预测的编程模型。表3.2：基础层核心组件概览组件类别核心功能解决的关键问题典型实现模型抽象统一模型调用接口屏蔽不同模型API差异存储抽象统一数据访问方式标准化各类存储系统操作文档处理多格式文档加载与转换统一文档处理流程PDF、HTML、Markdown解析接口规范定义标准化调用契约确保组件间兼容性BaseLLM、VectorStore接口。
学习：《The QUIC Transport Protocol: Design and Internet-Scale Deployment》
qq_45913654的博客
12-02 535
QUIC协议是基于UDP的新型传输协议，旨在解决TCP协议在互联网环境中的固有缺陷。
DeepSeekMath-V2学习
hang on it more longer
11-29 906
DeepSeekMath-V2 通过 **"生成器 - 验证器 - 元验证器" 三位一体架构和"验证器先行" 训练策略 **，实现了 AI 数学推理的质的飞跃，不仅在顶级数学竞赛中达到人类金牌水平，更建立了一个能够自我验证、自我完善的推理系统，为 AI 在科学证明、复杂推理领域的应用开辟了新道路。注：本介绍基于 DeepSeekAI 于 2025 年 11 月 27 日发布的官方论文和技术文档。
鸿蒙学习实战之路：设备能力检测：自适应不同硬件环境
u011864152的博客
11-29 2575
设备能力检测是指应用程序在运行时识别当前设备硬件特性，并据此调整应用行为的技术。屏幕尺寸和分辨率检测传感器可用性检查硬件性能评估外设连接状态监控。
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