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　　同图像的分歧加强视图ID 方式但愿拉近相，OL、Barlow Twins 等方式）同时避免特征坍塌（包罗 MoCo、BY。往具有很强的线性可分性这种方式进修到的特征往，性分类使命上表示超卓所以 ID 方式在线，游的检测使命上并不优于监视进修可是近期的一些研究表白它鄙人。方面另一，图像（包罗 BEiT、MAE 等方式）MIM 方式通过一张覆盖图像来重建原始，使命上表示优异它凡是在检测，线性分类使命可是不克不及做好，场景下表示一般并且在少样本。

　　割使命上检测与分，o-v3 大约 2 个点SIM 跨越了 MoC，当的程度（400ep v.s. 1600ep）也能在利用更短轮数的前提下达到与 MAE 相；

　　位置编码是若何计较的最初引见解码器所需的。_a 的左上角作为原点来计较的所有的图块都是以第一张视图 x。来说具体，位相信息别离为 (i_1假设两张视图在原图中的,_1j,_1h,和 (i_2w_1) ,_2j,_2h,上角横纵坐标与高度宽度）w_2 )（别离代表左，的相对位置为第一张视图：

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　　了 SIM 和其它方式的机能研究者在多种评估目标下对比，Net 1% 数据微调、COCO 上的物体检测与实例朋分包罗线性分类、ImageNet 全数据微调、Image。

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　　视觉范畴勤奋追求的方针自监视进修长久以来都是，用大量的无标注数据它可以或许协助我们利，下流使命的前进而且鞭策了良多。

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　　加强颜色。和（ef）申明表中（ac），同视图对于不，提拔线 个点颜色加强能够，则没有这种提拔结果不外对于不异视图。标所采用的颜色加强泄露给模子研究者猜测不异视图会将预测目，色不变性的建模从而粉碎了对颜；

　　分支担任给出方针Target 。e 分支编码器的滑动平均它的编码器是 Onlin，为方针特征 z_b∈R^(N×D)而且领受第二张视图的所有图块并编码。

　　d 施加在全局条理和稠密条理SIM 测验考试将 UniGra，的特征作为整张图的特征全局丧失函数用全局平均：

　　种体例通过这，类使命上和 ID 方式持平SIM 可以或许别离在线性分， MIM 方式持平以及在检测使命上和，便没有全局的丧失函数研究者进一步发觉即，很好的线性分类表示SIM 也能给出。

　　失函数稠密损。在物体检测使命上提拔 2.3 个点表中（hi）申明稠密丧失函数可以或许，提拔 1.6 个点在实例朋分使命上，游稠密预测使命是有协助的这申明稠密丧失函数对下。

　　个图块作为零丁的样本而稠密丧失函数将每，局丧失函数的冲突而且为了削减与全，去了全局平均特征每个图块的特征减:

　　（1）这种对比函数是 ID 方式的同一形式UniGrad 被采用次要出于两个缘由：；NCE 丧失函数需要 O (N) 的内存来计较类似度（2）它对内存愈加敌对：留意到凡是利用的 Info，集条理丧失函数是不现实的这对于有大量负样本的密；本之间的相关矩阵而通过先计较负样，O (D^2) 的内存耗损UniGrad 只需要 。

　　月10日电财联社10，16:30收盘报7.1440在岸人民币兑美元10月10日，下跌509点较上一买卖日。

　　仍是特征预测像素。和（de）申明表中（ab），作为输入和方针时在利用不异视图，机能更好预测像素；同视图时而利用不，机能更好预测特征；

　　法曾经揭示了更强的空间和颜色加强对于提拔线性分类结果显著数据加强策略对于特征的进修有着很是主要的感化：ID 方；来协助模子进修图像的局部布局MIM 方式则采用了遮挡加强。此因，方式中的强数据加强策略SIM 保留了 ID ， 分支的视图采用遮挡加强策略同时对输入给 online。

　　在短轮数下研究者发觉，1=1(α_,出最好的机能选择α_2=4) 给。的是风趣，数足够长时当锻炼轮，数 (α_1=0只利用稠密丧失函,出很好的线性分类机能α_2=1) 也能给。

　　些思虑基于这，age Modeling（SIM）研究者提出了Siamese Im，同图像的另一张加强视图的稠密特征暗示该方式通过一张覆盖的加强视图来预测相。

　　这些矛盾为领会决，方式各自忽略了特征所需要的语义对齐和空间分辩能力来自清华和商汤的研究者们提出：这种差别是由于两种。来说具体：

　　中其， x_a 的位置编码p_a 是第一张视图，^((up_b,视图 x_b 在 (uv) ) 对应第二张,块的位置编码v) 处的图，下文引见它们会在。

　　这个方针为了达到，了孪生收集布局SIM 采用，和 target两个分支该布局包含online 。一张覆盖视图映照到特征空间Online 分支起首将第，图的相对位置坐标来预测第二张图的特征然后基于第一张图的特征和第一、二张；张图映照到特征空间来获得方针特征Target 分支则担任将第二。

　　失函数全局损。h）申明表中（g，线性分类机能的提拔全局丧失函数有益于，是需要的可是并不；

　　分支担任做出预测Online 。射成特征 y_a∈R^(N_v×D)它起首将第一张遮挡视图 x_a 映，⋅) 基于特征 y_a之后操纵解码器 g (，们的位置编码来做出预掩码词符 m 和他测

　　月10日电财联社10，能源部称乌克兰，础设备而暂停能源出口乌克兰因俄罗斯冲击基。

　　督的体例锻炼收集为了无效地以自监，pretext task）来生成监视信号研究者们提出了形形色色的 “代办署理使命”（，on（ID）与 Masked Image Modeling（MIM）此中最为典型的有两类框架：Instance Discriminati。

　　图像的分歧加强视图的稠密特征SIM 被设想成去预测不异，标别离是若何计较的这里将引见预测和目。

　　使命上微调，以达到和之前方式相当的程度SIM 在全数据微调时可，% 数据可用时而当只要 1，oCo-v3 2 个点SIM 可以或许跨越 M，14 个点MAE 。

　　类方面线性分，oCo-v3 相当的程度SIM 能够做到和 M，00ep 大约 11 个点同时大幅跨越 MAE（4，大约 8 个点）1600ep ；时同，全局丧失函数即便晦气用，不错的线性分类成果SIM 也能给出；