原创 MMClassification安裝使用 1. 安裝及測試 2. 自定義數據集 3.自定義配置文件 4.單節點訓練
1. 安裝及測試 https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/1.x/get_started.html#id2 版本爲1.x版本 從源碼安裝 git clone -b 1.x https://
2023-03-19 10:17:57
原创 CLIP論文閱讀筆記
論文CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision Abstract 相比於監督式的CV學習方法，直接對圖文對學習有可能提供更多監督信息
2022-11-13 13:32:55
原创 VLP大規模數據集收集策略 1.Wukong的一億圖文對數據集收集策略: 2. CLIP4億圖文對收集策略 3. ALIGN 18億圖文對收集策略
1.Wukong的一億圖文對數據集收集策略: Wukong：100 Million Large-scale Chinese Cross-modal Pre-training Dataset and A Foundation 在視覺語言預訓練
2022-11-13 13:32:55
原创 Augmix數據增強方法
augmix是對同一張圖片施加不同的數據增強，然後將多張 增強後的圖片疊加。 AugMix其實是混合同一個圖像的經過不同數據增強得到的圖像，而CutMix和MixUp是混合兩個不同的圖像。AugMix由於是混合同一個圖像，相比CutMix和
2022-11-13 13:32:55
原创 自監督學習算法--Barlow Twins Abstract Introduction Method Result
Abstract SSL需要學習對輸入的擾動（可以理解爲一張圖像的不同視角）保持不變的編碼（embedding）。但是這會造成平凡常數解（trivial constant solutions）。 論文提出了一種目標函數可以避免這種崩潰，將
2021-10-13 07:02:07
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原创 自監督學習算法整理 （1）谷歌組 SimCLR v1 & v2 (2) FAIR組 MoCo v1&v2, SwAV，Simsiam DeepMind BYOL
該領域論文主要來自三大組： Facebook AI Research (FAIR) ：MoCo v1&v2, SwAV，Simsiam,Twins Google Research, Brain Team：SimCLR v1 & v2 De
2021-10-09 18:30:04
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原创 SIMCLR V2論文整理 1.introduction 2.method 3. 實驗
摘要 目前利用大量無標籤數據的主要方法是無監督預訓練+監督型調參。本文提出的方法包括三部分1）使用SIMCLRv2對一個大型的resnet網絡進行無監督預訓練學習，2）在少量有標籤數據上進行監督調參，3）在無標籤數據上進行蒸餾以精煉模型並遷
2021-09-30 16:23:27
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原创 Simclr論文整理 摘要 1.Introduction 2.Method 3. 用於對比學習的數據增強 編碼器與投射頭結構
摘要 本文提出的對比式自監督學習方法不需要專有結構或者 memory bank，結構比較簡單。 主要證明了一下幾點 1）多種數據增強方法的組合對於預測任務的有效設計是非常重要的；相比於監督型學習，非監督的對比式學習從更難的數據增強中獲利更大
2021-09-30 16:23:27
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原创 英文科研論文詞句積累
1.we study how to leverage the learned representations for one-class classification. 2.We achieve strong performance on
2021-09-01 08:52:56
原创 SSD: A UNIFIED FRAMEWORK FOR SELFSUPERVISED OUTLIER DETECTION
本文中對比式自監督學習的定義非常精準：訓練一個一個特徵提取器將樣本與其他樣本區分開，使用圖像變換（數據增強）將每張圖片生成兩個視角（原圖+增強圖），將增強圖看作正樣本，優化模型使得每張圖像的的原圖與增強圖距離更近，與其他樣本的距離更遠，其他
2021-08-19 03:55:03
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原创 Simclr及CSI中對數據增強方法的相關實驗
simclr動圖 https://vdn1.vzuu.com/SD/9e10ead6-5a34-11eb-b86b-26b5ae12cbf4.mp4?disable_local_cache=1&auth_key=1629184957-0-0
2021-08-19 03:55:03
原创 異常事件檢測綜述 1 數據集 2 主流異常事件檢測算法
1 數據集 異常事件檢測根據場景不同，學術界開源了多種數據集，如下表所示。 表3-1異常事件檢測數據集 該領域應用最廣泛，常作爲benchmark的數據集爲UCSD Pedestrian，Avenue，ShanghaiTec數據集，下文進行
2021-07-23 06:26:48
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原创 PaddlePaddle深度學習百科學習筆記 1.深度學習基礎篇 1.3 機器學習評價指標
1.深度學習基礎篇 1.1基礎知識 神經元 MCP模型由兩位作者名字命名 流程是將輸入乘以權重，加權求和，對求和值與閾值進行比較，大於閾值輸出1，小於閾值輸出0.能夠實現二分類。 單層感知機 單層感知機與MCP類似，區別是
2021-07-20 04:19:40
原创 異常事件檢測綜述 1 數據集 2 主流異常事件檢測算法 1 主流異常事件檢測算法
1 數據集 異常事件檢測根據場景不同，學術界開源了多種數據集，如下表所示。 表3-1異常事件檢測數據集 該領域應用最廣泛，常作爲benchmark的數據集爲UCSD Pedestrian，Avenue，ShanghaiTec數據集，下文進行
2021-06-20 07:41:40
原创 PaddlePaddle學習筆記 1.深度學習基礎篇 1.1基礎知識
1.深度學習基礎篇 1.1基礎知識 神經元 MCP模型由兩位作者名字命名 流程是將輸入乘以權重，加權求和，對求和值與閾值進行比較，大於閾值輸出1，小於閾值輸出0.能夠實現二分類。
2021-06-16 14:03:08