En marzo, hubo muchas noticias sobre el uso del autoaprendizaje para tareas de visión por computadora. El principal problema que los modelos de autoaprendizaje intentan resolver es realizar tareas sin depender de conjuntos de datos cuidadosamente seleccionados y etiquetados. FAIR y Microsoft presentaron varios estudios sobre este tema a la vez.
VIDENTE
Accesibilidad: entrada de blog / artículo
Facebook SEER (SElf-supERvised), 1.3 . Instagram 84.2% Imagenet.
— SwAV - , RegNet VISSL — - PyTorch. 60 self-supervised , .
Learning from videos
Facebook , , . Instagram Reels, , . , 20%.
Time-Space Transformer
TimeSformer . self-attention NLP. 3D , . - . self-attention , . , , , , .
Swin Transformer
Microsoft , . , , . , , . , PyTorch.
LightningDOT
. - .
Microsoft , . . SOTA- Flickr30K COCO.
Involution
self-attention . Involution — , .
TagMe
, . . GPS- , . , . , .
PF-AFN
, GAN- . . , , . , , .
Latent Composition
GAN , . MIT , . GAN , . .
Infinite Images
MIT , «» . , . , , . , Infinite nature, , .
GANsformer
StyleGAN , . , . , , .
FaceBlit
GAN . , . , , - , .
CLIP
, CLIP Open AI , iPod .
Open AI « » .
, CLIP , , , — , . , Open AI — , , .
, , , «» , , . , CLIP . . , , . , , , .
P.S.
, - , .
, :
código fuente y colaboración del proyecto Infinite Nature de la selección de enero ;
una demostración interactiva de Monster Mash de la edición de septiembre ;
GPT-Neo , una implementación no oficial de los 2.7 mil millones de parámetros GPT-3 de Eleuther.ai.
La comunidad de código abierto continúa deleitando, y en marzo incluso apareció un servicio a través del cual puede presentar una queja sobre resultados de investigación no reproducibles.
Eso es todo, gracias por su atención y ¡nos vemos el próximo mes!