«`html
Новый метод предварительного обучения для моделей компьютерного зрения с использованием веб-масштабных данных
Практические решения и ценность
В последнее время контрастное обучение стало мощной стратегией для обучения моделей эффективным визуальным представлениям путем выравнивания вложений изображений и текста. Однако одной из сложностей контрастного обучения является вычислительная сложность парной схожести между парами изображений и текста, особенно при работе с крупными наборами данных.
В недавних исследованиях команда исследователей представила новый метод предварительного обучения моделей компьютерного зрения с использованием веб-масштабных данных изображений и текста в слабо надзорном режиме. Названный CatLIP (Categorical Loss for Image-text Pre-training), этот подход решает компромисс между эффективностью и масштабируемостью на веб-масштабных наборах данных изображений и текста с слабой разметкой.
Эффективность CatLIP была оценена командой через комплексный набор тестов, включающих различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация изображений. Они показали, что этот подход сохраняет высококачественные представления, которые хорошо себя проявляют в различных визуальных тестах, даже при изменении парадигмы обучения.
В заключение, путем переформулирования задачи как задачи классификации, это исследование предлагает новый подход к предварительному обучению моделей компьютерного зрения на веб-масштабных данных изображений и текста. Эта стратегия не только сохраняет качество представлений в различных визуальных задачах, но также значительно ускоряет время обучения.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, каналу в Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему 40k+ ML SubReddit
Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
Полезные ссылки:
AI Lab in Telegram @itinai – бесплатная консультация
Телеграм сообщество – @itinairu
Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу info@flycode.ru
Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте itinai.ru
«`
