Design Patterns Explained (4) - Adapter

视觉特征-自监督-掩码特征预测【2026-08】:JEPA-WAM【训练目标:①联合编码当前-未来观测②动作】【共享预测器:耦合①潜世界转移建模②连续动作生成】【测试时移除转移预测分支,仅留动作生成】 0.5。 阅读详情

intent: Convert the interface of a class into another interface that the clients expect. Adapter lets classes work together that could not otherwise because of incompatible interface.

Problem: A system has the right data and behavior but the wrong interface. Typically used when you have to make something a derivative of an abstract class we are defining or already have.

Solution: Warp it

variation : Oject Adapter, Class Adapter.

  • Object Adapter pattern - composition
  • Class Adapter pattern - inheritance

Difference between Facade and Adapter

 

Facade

Adapter

Are there preexisting classes?

Yes

Yes

Is there an interface we must design to?

No

Yes

Does an object need to behave polymorphically?

No

Yes

Is a simpler interface needed?

Yes

No

 

 

视觉特征-自监督-同源不同crop视图一致性【2023-04】:DINOv2(无监督学习鲁棒视觉特征)【12 亿张互不重复的图像】【判别式自监督方法】【交叉熵损失+iBOT损失】 近期,自然语言处理领域在大量数据上进行模型 Pretraining 取得的突破,为计算机视觉中类似Foundation Model 的发展开辟了道路。这些模型能够生成通用视觉特征,即无需微调即可跨图像分布和任务发挥作用的特征,从而大幅简化图像在任何系统中的使用。本研究表明,现有的 Pretraining 方法,尤其是自监督方法,如果在来自多样化来源的充足精选数据上进行训练,便能够产生此类特征。我们重新审视了现有方法,并结合不同技术,从数据规模和模型规模两方面扩展我们的 Pretraining。 阅读详情

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