人脸识别的最新进展Recent Advances in Face Recognition下载

2020-02-01 11:00:14 41 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›
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视觉特征-自监督-掩码特征预测【2024-11】：D-JEPA·T2I（通过下一词元预测实现高分辨率图像合成）【相对于D-JEPA的优化：文本条件、流匹配损失、VoPE】 近年来，自回归模型在类别条件图像生成方面展现了卓越的性能。然而，将下一词元预测应用于高分辨率文本到图像生成仍未得到充分探索。在本文中，我们提出了基于连续词元的自回归模型D-JEPA·T2I，该模型在架构和训练策略上均进行了创新，能够在高达4K的任意分辨率下生成高质量、照片级真实感的图像。在架构方面，我们采用去噪联合嵌入预测架构（D-JEPA），同时利用多模态视觉Transformer有效融合文本和视觉特征。此外，我们引入流匹配损失以及所提出的视觉旋转位置编码（VoPE），以实现连续分辨率学习。 阅读详情
本书为读者提供了在自动人脸识别方面进行的最新研究。
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视觉特征-自监督-对比学习：SimCLR（在潜空间用对比损失最大化同一样本经不同数据增强所得视图间的一致性来学习表示）【Loss：对比损失函数】【同批次非同源样本作为负样本】【2020-02】 Abstract摘要本文提出了SimCLR：一个用于视觉表征对比学习的简单框架。我们简化了近期提出的对比式自监督学习算法，无需专门的架构或记忆库。为了理解是什么使对比预测任务能够学习到有用的表征，我们系统地研究了该框架的主要组成部分。我们表明：(1)数据增强的组合在定义有效预测任务中起着关键作用；(2)在表征与对比损失之间引入可学习的非线性变换，可显著提升所学习表征的质量；(3)与监督学习相比，对比学习受益于更大的批量大小和更多的训练步骤。 阅读详情

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