开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

SimCLR，增强生成一个图像而不是两个图像

SimCLR是一种自监督学习方法，用于增强生成一个图像而不是两个图像。自监督学习是一种无监督学习的方法，通过从未标记的数据中学习有用的特征表示。SimCLR通过将图像进行数据增强，并将增强后的图像作为正样本对进行训练，从而学习到图像的特征表示。

SimCLR的核心思想是通过对图像进行多种数据增强操作，如随机裁剪、颜色抖动、旋转等，生成多个视角的图像。然后，使用一个神经网络模型将这些图像编码为特征向量。通过最大化正样本对的相似性，最小化负样本对的相似性，SimCLR能够学习到具有良好判别能力的特征表示。

SimCLR的优势在于它不需要标记的数据，只需要使用未标记的数据进行训练。这使得SimCLR成为一种有效利用大规模未标记数据的方法，可以在数据有限的情况下提高模型的性能。

SimCLR的应用场景包括图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务。通过学习到的特征表示，可以在这些任务中提取更有意义的特征，从而提高模型的性能。

腾讯云提供了一系列与图像处理和计算机视觉相关的产品，其中包括：

腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）：提供了图像识别、图像分析、图像搜索等功能，可以用于实现图像分类、目标检测等任务。
腾讯云人脸识别（https://cloud.tencent.com/product/fr）：提供了人脸检测、人脸比对、人脸搜索等功能，可以用于实现人脸识别、人脸验证等应用。
腾讯云智能视频分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）：提供了视频内容分析、视频智能识别等功能，可以用于实现视频监控、视频内容分析等应用。

以上是腾讯云相关产品的简要介绍，更详细的信息可以通过上述链接进行查看。

相关搜索:数据增强不是生成的İ图像使用Firebase上传图像而不是上传图像显示图像而不是文本 GD命令显示原始图像文本而不是图像图像延迟加载:实心矩形而不是模糊图像显示的是HTML图像文本，而不是图像如何显示图像图标而不是图像名称毕加索设置占位符图像而不是实际图像图像周围的阴影效果，而不是图像边框 wordpress将post图像导入为普通图像，而不是编码图像如何保存图像而不是复制？使用ProxyPass页面而不是图像工具提示图像而不是文本缩放图像动画，而不是ImageView 识别特定的图像，而不是图像中的对象使用图像而不是图像下方文本的单选按钮仅在悬停时放大后图像，而不是重叠图像拉伸图像以适应而不是背景图像(视差)图像视图上的Alpha渐变而不是图像上在电报机器人中获取多个图像而不是一个图像

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

FreeU | 增强图像生成质量的插件

如果全部通道都乘上b放大，会导致最终的图像变得过度平滑，所以只对其中一半通道内特征进行放大跳层特征选择弱化为了进一步缓解因增强去噪而导致的纹理过度平滑问题，我们进一步采用了傅立叶域中的频谱调制技术...很明显在去噪过程中，低频成分变化缓慢，而高频成分的变化则更为显著。...Effect of backbone and skip connection scaling factors 提高骨干缩放因子 b 能显著提高图像质量，而跳过缩放因子 s 的变化对图像合成的影响微乎其微...跳跃特征skip各个频率中的分量较为均衡，而骨干特征backbone大多都是低频成分，所以增强b才会出现图像越来越平滑的现象，增强s时，因为s在频域分布比较均衡，所以对图像影响有限。...，不需要训练和额外的参数，可以应用到所有扩散模型中，包括各种基于扩散模型的图像、视频生成任务 Unet中跳跃连接贡献更多高频细节但会可能会影响去噪能力，骨干连接贡献更多去噪能力，选择性提高基础连接权重并降低跳跃连接中低频权重可提高生成质量

1.1K3 0

【杂谈】除了生成图像(造假)，GAN如何给目标检测，图像分割，图像增强等问题打辅助？

欢迎大家来到《知识星球》专栏，在GAN刚刚诞生的时候，的确只是用于生成图像造造假，做做数据增强，但是后来研究人员发现对抗思想是一个非常好的东西，几乎可以用于所有领域，今天介绍几个GAN在经典计算机视觉问题中进行辅助的案例...，鉴别器则用于判断真假，增强人脸检测算法的鲁棒性。...上图是生成器，它包含两个子网络：超分辨率网络和改进网络。超分辨率网络(SRN)包括两次超分，上采样4倍，提高上采样图像质量。...判别器是一个vgg19模型，如上图所示，它包含两个全连接层输出，一个判别真实图片和超分的图片，一个判断人脸和非人脸。除了标准的对抗损失外，判别器还包含人脸和非人脸分类损失。 ?...图像在产生和传输过程中都会受到噪声的干扰，因此图像降噪是一个非常基础的问题，生成式模型GAN在捕捉噪声的分布上有天然的优势。

1.8K1 0

GPTS-生成一个动漫图像GPT

您可以通过在ChatGPT上的https://chat.openai.com/gpts/editor 与GPT构建器进行对话来开始创建一个GPT。...您将添加指令，上传文件到其知识库，并选择其功能,例如网络搜索、图像生成或数据分析。例子包括Canva和Zapier AI Actions。...GPT商店 GPT商店是一个市场,用户可以在其中搜索和访问各种GPTs。GPTs可以被展示,用户可以探索不同的类别来找到适合他们需求的GPTs。...创建GPTs-定制动漫GPT 描述要生成GPT，logo和提示词定义。

2221 0

对比自监督学习浪潮迅猛来袭，你准备好了吗？

为了创建一个正样本对，我们需要两个相似的样本，而当我们创建一个负样本对时，我们将使用第三个与两个正样本不相似的样本。...这意味着，在一个包含 N 个样本的数据集中，我们现在拥有了 N 个标签！图 8：为每一个样本赋予一个独特的类别当我们知道了每一张图像的标签（类别）后，就可以使用数据增强技术来生成这些三元组。...在进行了一些标准变换（抖动、翻转等）后，对于每一张图像，它都会通过将数据增强过程在该图像上应用两次得到两个版本的变换图像。...这一思想旨在使用一个「种子」图像生成相同图像的许多变换版本。...我们可以从两个方面来分析这一过程：（1）图像的多视图（2）CNN 的中间层。首先，我们不妨回想一下 AMDIM 为同一张图像生成两个版本的数据增强变体的过程。

1.3K4 0

Tailored Visions:利用个性化提示重写增强文本到图像生成

图1 作者提出的个性化提示重写方法和标准提示重写方法的对比 PIP数据集数据集收集个性化图像提示数据集(PIP)是第一个大规模个性化生成的图像文本数据集。...数据集仅包含了创建十八个及以上图像或提供至少12个不同提示的用户。图2说明了创建数据集的过程。对于每个用户，作者随机选择两个提示作为测试提示，其余提示分配为训练提示(历史用户查询)。...使用随机选择而不是最近生成的提示的目的是增强本数据集测试数据的多样性。随后，作者使用ChatGPT来压缩测试提示，确保它们仅包含主要对象或场景，如图2所示。...基于这一观察，作者提出了两个指标来评估提示重写方法，即重写结果如何与用户偏好对齐，即偏好匹配分数(PMS)和图像对齐。...偏好匹配分数(PMS)：PMS计算生成的图像和用户偏好 P_{u} 之间的CLIPScore。它衡量生成的图像如何和用户的偏好保持一致。

2011 0

Facebook AI何恺明又一新作 | 研究MoCo(动量对比学习)，超越Hinton的SimCLR，刷新SOTA准确率

通过对MoCo的简单调整，作者使用一个MLP投影头和更多的数据增强操作。最终，建立了比SimCLR更强的基准，并且不需要大量的训练，何老师希望更容易获得最先进的无监督学习研究，代码已经被公开。...我读PhD期间，我和大多数合作者都对作为样本生成的副产品的表示学习很感兴趣，而不是样本生成本身。” ?...，目前从图像中进行无监督表示学习的研究大都集中在一个中心概念上：对比学习。...今天分享的是在MoCo框架内建立了更强的基线，SimCLR中使用的两个设计改进： MLP投影头更强的数据增强与MoCo和SimCLR框架是正交的，当与MoCo一起使用时，它们会带来更好的图像分类和目标检测迁移学习结果...这说明线性分类精度与检测中的迁移性能不是单调相关的。对于MLP，额外的增强将ImageNet的精度提高到67.3%，见上表(c)。 Comparison with SimCLR ?

2.2K3 0

继续！从顶会论文看对比学习的应用！

完整架构如上图，基本就是SimCLR的套路了。其中而GraphCL开发了4种增强的模式：节点丢弃。随机丢弃某些部分顶点及其连接。这意味着缺少部分顶点不影响图的语义。边扰动。...整体的架构也和SimCLR很像。首先由于背景是跨模态图像生成，所以对于生成的图片要求输出连贯的。文本和图片的语义要整体匹配。清晰的。图像的局部也是可识别，且和文本的词一致。还原度高的图片。...在条件一致时生成图像应该与真实图像相似。为了解决这个问题，作者提出了一个基于最大化图像和文本之间互信息的跨模态对比生成对抗网络(XMC-GAN)。...具体架构如上图，XMC-GAN使用了一个注意力自调节生成器用于加强文本-图像之间的对应关系（其实就是将噪音，词注意力，整体表征融合，具体如上半部分图的套娃），同时使用了一个对比判别器用作对比学习的特征抽取器...所以沿着增强的思路，这篇文章也是SimCLR的一类，模型架构如上，生成器可以得到多个样本，然后一起被送到D中，主要的贡献就是提出了Contrastive Discriminator (ContraD)。

9844 0

水下图像增强相关算法的一个简单小结。

偶尔看到了一些关于水下图像增强方面的文章，闲来无聊试着去看看效果，不过也觉得非常让人失望，似乎并没有特别有效的算法。 ...就我看得几篇文章而言，这类算法都不是从原理上、或者说某一个数学模型、抑或是某种先验知识出发，而提出的算法，都是一种没有什么特强的理论支持，只是通过一些实际的试验而得到的一些过程而已。...这些过程对于论文本身中提供的测试图像都有着较为理想的处理效果，而一旦选择一副其他性质的水下图像，其结果往往难以令人满意。...在百度上搜索谁下图像增强，能搜索到一个相关的专利，见http://www.google.com/patents/CN102930512A?...其实这种通过融合的方式也很简单，就是先找两种算法得到对原图两种不同程度的增强的结果，然后选择好一个融合系数的计算公式，再进行拉普拉斯金字塔融合，从而提取更好的结果。

2.2K8 1

广告行业中那些趣事系列34：风头正劲的对比学习和项目实践

生成式无监督学习主要包括变分自编码器VAE和生成对抗网络GAN，在图像领域听的比较多，他们的一个重要特征是要求模型重建图像或者图像的一部分。...2.5.1 SimCLR构造正例和负例图1 SimCLR构造正例和负例对于图像领域来说，构造正例和负例的方法是对一张图片t进行图像增强，这里图像增强可以是旋转、亮度、灰度等操作，然后从增强之后的图像数据集里面选择两张图片...同时SimCLR模型证明了使用更加复杂的图像增强技术或者融合多种图像增强技术可以提升对比学习任务的难度，从而有效提升模型的效果。...从无标签训练集中随机获取N个数据集作为一个batch，对于batch里的任意图片进行图像增强，根据上述方法构造正负例，并形成两个增强视图Aug1和Aug2，增强视图Aug1和Aug2分别包含N个增强的数据...经过projector之后可以将一部分图像增强的信息过滤掉。相当于为了构建无监督学习模型，SimCLR需要通过图像增强来构建正负例，而这种方法引入了额外的图像增强相关的信息。

3002 0

自监督、半监督和有监督全涵盖，四篇论文遍历对比学习的研究进展

由此可见，与无监督学习不同，自监督中仍然存在标记，只不过，这些标记不是人类参与生成的，而是从输入数据中生成的，通常可以使用启发式算法生成标记。...对于同一个样本数据的增强数据集合中的两个独立增强数据样本，t ~T 和 t’~T，得到两个数据样本的相关性视图 x_i 和 x_j。...在 SimCLRv2 的微调过程中，将 MLP 映射头的一部分合并到基本编码器中 f()，而不是将其全部丢弃。这相当于从映射头的中间层进行微调，而不是像 SimCLR 中那样从映射头的输入层进行微调。...对于每个输入图像，生成两个随机增强图像，每个随机增强图像代表输入图像的不同视图，因此都包含原始输入图像中的一些信息子集。增强处理的第一步是对图像进行随机裁剪处理，然后将其调整为输入图像的原始分辨率。...第二步，执行下述增强处理：自动增强、随机增强、随机混色和高斯模糊。编码器网络：将一个增强图像映射到一个表示向量。每个输入图像的两个增强图像分别输入到同一个编码器中，从而产生一对表示向量。

1.2K2 0

对比学习（Contrastive Learning）在CV与NLP领域中的研究进展

上图展示了SimCLR模型的整体结构。是的，它是一个双塔模型，不过图像领域一般叫Branch（上下两个分支）。...我们随机从无标训练数据中取N个构成一个Batch，对于Batch里的任意图像，根据上述方法构造正例，形成两个图像增强视图：Aug1和Aug2。...Aug1 和Aug2各自包含N个增强数据，并分别经过上下两个分支，对增强图像做非线性变换，这两个分支就是SimCLR设计出的表示学习所需的投影函数，负责将图像数据投影到某个表示空间。以上分支为例。...SimCLR的贡献，一个是证明了复合图像增强很重要；另外一个就是这个Projector结构。...Instance-CL：随机选M个样本组成一个batch，数据增强方法生成2M个样本，依然是从一个样本中生成的2个为一对正样本，和其他2M-2组成负样本数据增强方法：每个样本用InfoCNE去算loss

6453 0

张俊林：对比学习「Contrastive Learning」研究进展精要

我们随机从无标训练数据中取N个构成一个Batch，对于Batch里的任意图像，根据上述方法构造正例，形成两个图像增强视图：Aug1和Aug2。...Aug1 和Aug2各自包含N个增强数据，并分别经过上下两个分枝，对增强图像做非线性变换，这两个分枝就是SimCLR设计出的表示学习所需的投影函数，负责将图像数据投影到某个表示空间。...这会引发一个问题：为什么这种投影操作，要做两次非线性变换，而不是直接在Encoder后，只经过一次变换即可呢？这个问题的答案，稍后我们会给出解释。...要说SimCLR最大的贡献，我个人觉得有两个：一个是证明了复合图像增强很重要；另外一个就是这个Projector结构。...下分枝的动量更新模型结构有两个作用：一个是将第二组图像增强视图Aug2里的图像，映射到对应的表示空间编码，为第一组图像增强视图Aug1提供正例；第二个作用是更新负例队列里数据的图像表示编码：一般会将最新

6.2K4 0

「上帝视角」看对比自监督学习，SimCLR、CPC、AMDIM并无本质差异

CPC除了使用抖动、灰度和翻转之外，还使用了一种新的变换，就是将原来的图像分割成Patches小块。通过CPC管道，可以生成多组正负样本对。...AMDIM AMDIM管道是通过执行完一些基本的翻转抖动等操作以后，对同一个图像使用两次数据增强管道，生成两个版本的图像。 ?...这些表征来自于两个部分：一个图像的多个视图和CNN的中间层。 ?...SimCLR与AMDIM类似，但是进行了两个改进：一是只使用最后一个特征图，二是通过投影头运行特征映射并比较两个向量(类似于 CPC 上下文投影)。...SimCLR只是YADIM的一种特殊情况。 SimCLR像AMDIM一样，通过最大化同一图像的两个视图之间的相似性来提取表征。 SimCLR与AMDIM相似，但进行了一些小调整。

1.6K6 0

Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning

1、介绍最近关于从图像进行无监督表征学习的研究正集中在一个被称为对比学习的中心概念上。...我们报告说，SimCLR中使用的两个设计改进，即MLP投影头和更强的数据增强，与MoCo和SimCLR的框架正交，当与MoCo一起使用时，它们导致更好的图像分类和对象检测转移学习结果。...在实例辨别借口任务[16](由MoCo和SimCLR使用)中，如果查询和密钥是同一图像的数据增强版本，则它们形成正对，否则形成负对。对比损失(1)可以通过各种不同的密钥维护机制最小化。...这表明线性分类精度与检测中的转移性能不是单调相关的。对于MLP，额外的增强将ImageNet的准确率提高到67.3%，见表1(c)。...端到端的情况反映了GPU中的SimCLR成本(而不是[2]中的TPu)。4k批量即使在高端的8 GPU机器中也很难处理。

9411 0

Hinton组力作：ImageNet无监督学习最佳性能一次提升7%，媲美监督学习

他领导的研究小组推出的 SimCLR 无监督方法瞬间吸引了人们的广泛关注： ? SimCLR 是一种简单而清晰的方法，无需类标签即可让 AI 学会视觉表示，而且可以达到有监督学习的准确度。...在 12 个其他自然图像分类数据集上进行微调时，SimCLR 在 10 个数据集上表现出了与强监督学习基线相当或更好的性能。 ?...具体说来，这一框架包含四个主要部分：随机数据增强模块，可随机转换任何给定的数据示例，从而产生同一示例的两个相关视图，分别表示为 x˜i 和 x˜j，我们将其视为正对；一个基本的神经网络编码器 f(·...)，从增强数据中提取表示向量；一个小的神经网络投射头（projection head）g(·)，将表示映射到对比损失的空间；为对比预测任务定义的对比损失函数。...在社交网络上，该论文的作者之一，谷歌资深研究科学家 Mohammad Norouzi 对这一学习算法进行了最简单化的总结：随机抽取一个小批量给每个例子绘制两个独立的增强函数使用两种增强机制，为每个示例生成两个互相关联的视图

7301 0

【猫狗数据集】对一张张图像进行预测（而不是测试集）

接着在test文件夹中新建一个test_from_image.py。...=predict() print("正确的标签是：") print(true_labels) print("预测的标签是：") print(output_labels) 说明：这里需要注意的地方有：图像要调整到网络输入一致的大小...，即224×224 将【高，宽，通道】要转换成【通道，高，宽】的格式输入的是【batchsize，C，H，W】，因此我们要增加一个batchsize维度之前训练好的模型是使用cuda()，因此要将模型和数据放在

7733 0

【每周CV论文推荐】GAN在医学图像生成与增强中的典型应用

生成对抗网络是一项非常基础的技术，医学图像则是一个非常重要的应用方向，当前GAN在医学图像中陆续也有了一些比较重要的应用，本次我们来简单给大家推荐一些图像生成的工作。...作者&编辑 | 言有三 1 基础数据仿真GAN 医学图像领域数据获取和标注成本非常高昂，因此对数据的仿真有非常大的需求，基本的DCGAN模型已经被用于各类任务的数据增强。...另一方面，直接生成RGB图像可能受限于训练数据，但是我们可以基于图像翻译框架，从更加简单的数据形式，比如从同一个分割掩膜生成不同的彩色图片，从而实现数据集的扩充。...MRI与CT，但是高质量成对数据获取难度高，图像翻译框架CycleGAN是一个不依赖于成对数据集的框架，可被用于从某一个域的数据转换为另一个域的数据。...总结本次我们介绍了基于GAN的医学图像生成与数据增强中的典型应用，从事医学相关方向的朋友可以通过阅读这些文章进行初步了解。

1K1 0

文本生成图像工作简述5--对条件变量进行增强的 T2I 方法（基于辅助信息的文本生成图像）

而条件变量增强的T2I方法则通过引入额外的条件信息来生成更具特定要求的图片，这个条件信息可以是任何与图片相关的文本信息，比如图片的描述、标签或者语义向量。...Li 等人在 2019 年也提出了场景图到图像的生成模型PasteGAN，该模型的训练过程包括两个分支，一个是利用外部存储器中检索切片生成多样化的图像，另一个分支是利用原始切片重构真实图像。...最后，图像解码器重构真实图像并基于两个潜在画布生成新图像。该模型同样包含一对和判别器进行端到端训练。二、基于对话的文本生成图像基于对话的文本生成图像是一种通过对话信息来指导图像生成的方法。...Niu 等人建议以局部相关文本为条件来生成图像，即局部图像区域或对象的描述，而不是整个图像的描述，提出 VAQ-GAN。...层次QA 编码器将 QA 对作为输入，以产生全局和局部表示；QA 条件 GAN 从层次 QA编码器获得表示并生成图像；外部 VQA 损失通过与训练一个 VQA 模型实现以增强 QA 对和生成图像的一致性

1641 0

CVPR2023 | 用于统一的图像恢复和增强的生成扩散先验

本文进一步提出了一种高效的方法，名为生成扩散先验（GDP）。它利用经过良好训练的DDPM作为通用图像恢复和增强的有效先验，并以退化图像作为引导。...作为一个统一的框架，GDP不仅适用于各种线性反演问题，还首次推广到非线性和盲目图像恢复和增强任务。GDP采用了一种盲退化估计策略，在去噪过程中随机初始化并优化GDP的退化模型参数。...但是，在 x_t 上应用引导的方式仍然可能产生不太令人满意的图像质量。这是因为 x_t 是一个具有特定噪声大小的噪声图像，但 y 通常是一个没有噪声或不同大小的噪声的损坏图像。...一个朴素的MSE损失或感知损失将使 x_t 偏离其原始噪声大小，导致低质量的图像生成。...在这种情况下，需要同时估计原始图像和退化模型参数。例如，在本文中，弱光图像增强和HDR恢复可以视为具有未知退化模型的任务。对此，本文设计了一个简单而有效的退化模型来模拟复杂的退化，可以表示为公式4。

1.2K1 0

自监督学习和对比学习

例如，一只狗和一把椅子，尽管它们的颜色可能彼此相似，但会有非常明显的特征，而一对狗，尽管它们的品种差异很小，但属于同一类别，我们会认识到这一事实。...SimCLR:在图像分类任务中，如果每张照片都属于一个类，最基本的就要构造正负样本对，前者是来自一个类别的实例，后者是来自两个类别的两个数据点。...SimCLR的方法是将每个图像视为一个单独的类别，并对其进行扩充，以便为每个所谓的类生成实例。...有了数据增强，就可以先随机采样一个batch，每个batch两次增强，让同一张图的不同view在latent space里靠近，不同图的view在latent space里远离，如下图所示。...SimCLR使用ResNet-50(4x)作为模型，并在无监督学习后训练了一个linear classifier，最后取得了相当好的效果。

1.7K1 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭