虽然卷积网络已经存在很长时间了，但是由于可用训练集的大小和考虑的网络的大小，它们的成功是有限的。...较大的补丁需要更多的最大池层，这会降低定位精度，而较小的补丁只允许网络看到很少的上下文。最近的一些方法[11,4]提出了一种考虑多层特征的分类器输出。好的本地化和上下文的使用是可以同时进行的。...为了最小化开销并最大限度地利用GPU内存，我们倾向于使用大的输入块而不是大的批处理大小，从而将批处理减少到单个图像。...我们pre-compute每个地面实况的重量地图分割来弥补像素从某个类的不同频率的训练数据集,并迫使网络学习小分离之间的边界,我们引入接触细胞(参见图3 c和d)。分离边界计算使用形态学操作。...这项分段任务是2014和2015年ISBI细胞跟踪挑战的一部分[10,13]。
其中，生成模型负责捕捉样本数据的分布，而判别模型一般情况下是一个二分类器，判别输入是真实数据还是生成的样本。整个训练过程都是两者不断地进行相互博弈和优化。...而Sora 是视觉数据的通用模型，它可以生成不同时长、长宽比和分辨率的视频和图像，最多可达一分钟的高清视频。...在这项工作中，研究人员思考了如何将这种通用能力应用于生成视觉数据的模型中。与大型语言模型使用文本令牌不同的是，Sora模型使用了视觉补丁（visual patches）来处理视觉数据。...基于补丁的表示使得Sora能够在变化分辨率、持续时间和宽高比的视频和图像上进行训练。在推断时，可以通过将随机初始化的补丁以适当大小的网格排列来控制生成视频的大小。...，它的工作原理是接收输入的含有噪声的补丁（例如图像的局部区域）以及一些条件信息（比如文本提示），然后通过训练来预测原始的“干净”补丁，即去除了噪声的补丁。
当然存在问题不是坏事，至少说明我们还有很多事情要做，要去完善，而不是盲目的乐观。。。 ?...这种欺骗利用了一种称为对抗性机器学习的方法。大多数计算机视觉系统依赖训练 (卷积) 神经网络来识别不同的东西，方法是给它提供大量样本，调整它的参数，直到它能正确地分类对象。...通过将样本输入一个训练好的深度神经网络并监控输出，可以推断出哪些类型的图像让系统感到困惑。...例如，他们提出的图像补丁 (图 4c) 是通过随机选取一幅图像来创建的，图像经过了旋转，随机放大和缩小，随机添加随机噪声，随机修改正确率和对比度。 实验结果：显著降低警报，安全摄像头还安全吗？...例如，如果监视系统被设计为检测物体而不是人，那么 “补丁” 也可以将汽车之类的物体隐藏起来。 可以想象，这种伎俩可以让骗子躲避安全摄像头。
这种欺骗利用了一种称为对抗性机器学习的方法。大多数计算机视觉系统依赖训练 (卷积) 神经网络来识别不同的东西，方法是给它提供大量样本，调整它的参数，直到它能正确地分类对象。...通过将样本输入一个训练好的深度神经网络并监控输出，可以推断出哪些类型的图像让系统感到困惑。...补丁的目标是隐藏图像中的人。所以训练的目标是对探测器输出的目标或类别分数实现最小化。...例如，他们提出的图像补丁 (图 4c) 是通过随机选取一幅图像来创建的，图像经过了旋转，随机放大和缩小，随机添加随机噪声，随机修改正确率和对比度。 实验结果：显著降低警报，安全摄像头还安全吗？...例如，如果监视系统被设计为检测物体而不是人，那么 “补丁” 也可以将汽车之类的物体隐藏起来。 可以想象，这种伎俩可以让骗子躲避安全摄像头。
来源：Deephub Imba本文约1000字，建议阅读4分钟本文介绍了一种简单、灵活且有效的Vit预训练策略。...MAE是一种使用自监督预训练策略的ViT，通过遮蔽输入图像中的补丁，然后预测缺失区域进行子监督与训练。...MultiMAE 的设计基于传统的 Masked Autoencoding，但在两个关键方面有所不同： 1、除了 RGB 图像，它还可以选择接受输入中的附加模态信息（因此是“多模态”） 2、其训练目标相应地包括...从架构上看，MultiMAE 的编码器是一个 ViT，但每个额外的输入模态都有补丁的投影层和一个带有可学习的额外全局令牌嵌入，类似于 ViT 的类令牌。...所以仅加载所需的输入投影并忽略所有其他投影的MultiMAE 预训练权重可以直接用于标准单模态 ViT。 为了执行语义分割补丁投影，论文的作者用学习的 64 维的类嵌入替换每个类索引。
通过利用在视频和图像潜码的时空补丁上操作的变压器架构，OpenAI的最大模型Sora能够生成高保真度的一分钟视频。研究结果表明，扩大视频生成模型的规模是构建物理世界通用模拟器的一个有前景的路径。...在推理时，我们可以通过在一个适当大小的网格中随机初始化补丁来控制生成视频的大小。...通过初始化patch来控制视频大小我没太理解，蹲一个大佬的讲解或者实现 Scaling transformers用于视频生成 Sora是一个扩散模型，通过预测原始“干净”补丁，训练接收噪声补丁（和条件信息...与传统方法不同，Sora在其原生大小的数据上进行训练，提供了采样的灵活性，改善了构图和画面布局。对原始大小的数据进行训练有几个好处。...索拉有时可以用简单的方式模拟影响世界状况的动作。例如，画家可以在画布上留下新的笔触，并随着时间的推移而持续存在，或者一个人可以吃汉堡并留下咬痕。 模拟数字世界。
第一步也是一样的，Nucleus segmentation第一步是使用DAPI图像和自定义神经网络进行核分割来检测核的位置。...神经网络在数千个人工标记的图像补丁上进行训练，这些图像补丁覆盖了多种组织类型。任何细胞核95%或更多的像素强度低于100个光电子的强度阈值将被移除。...推断的细胞轮廓可能看起来不规则的情况下，细胞内部染色之间的边界是具有挑战性的识别(即，对于致密组织类型)。...②接下来在这些点和一些背景点上训练transformer，以预测从每个点到其所属细胞中心的梯度方向，以及它是细胞一部分或细胞外基质的一部分的概率。...Transformer针对每个输入点预测16个预定义方向从该点到其细胞中心的概率以及该点是细胞一部分的概率。
在这些类型的学习中，我们试着利用数据中已经存在的信息，而不是任何外部标签，或者有时我们说模型是自己学习的。...(来源：https://arxiv.org/abs/1603.08511) 将图像补丁放在正确的位置 ? 从图像中提取补丁并将其打乱。模型学习如何解开拼图并按照正确 的顺序排列，如图3所示。...这种训练的一个主要好处是训练不需要手动注释数据，并且适合解决生活中实际的用例。...[来源：https://arxiv.org/abs/2002.07793] 为了将图像量化成簇，我们将使用LAB颜色空间的AB通道而不是RGB颜色空间通道。...预处理 首先，我们将所有的训练视频压缩到6fps。然后预处理框架以创建两个不同的集合。一个用于CNN模型，另一个用于着色任务。
MAE是一种使用自监督预训练策略的ViT，通过遮蔽输入图像中的补丁，然后预测缺失区域进行子监督的与训练。...MultiMAE 的设计基于传统的 Masked Autoencoding，但在两个关键方面有所不同： 1、除了 RGB 图像，它还可以选择接受输入中的附加模态信息（因此是“多模态”） 2、其训练目标相应地包括...从架构上看，MultiMAE 的编码器是一个 ViT，但每个额外的输入模态都有补丁的投影层和一个带有可学习的额外全局令牌嵌入，类似于 ViT 的类令牌。...所以仅加载所需的输入投影并忽略所有其他投影的MultiMAE 预训练权重可以直接用于标准单模态 ViT。 为了执行语义分割补丁投影，论文的作者用学习的 64 维的类嵌入替换每个类索引。...结果表明，当 只使用RGB 进行微调时，MultiMAE 保留了常规 MAE 的优势，并且它还可以利用深度等其他模态，例如使用伪标记深度或语义分割来提高性能。
而模型的目的是学习 F(Y) 映射，它由三部分操作组成： 1. 补丁提取和表示：该操作从低分辨率图像 Y 中提取（重叠）补丁，然后将每个补丁表示为一个高维向量。...操作表示为：这里 W1，B1 是过滤器和偏差，* 表示执行卷积。W1 是支持 c x f1 x f1 的 n1 个过滤器，其中 c 代表通道，f1 是过滤器的大小。B1 的大小为 n1。...然后，在没有减少维度的情况下，n1 到 n2 被映射为相同的维度。它类似于将低分辨率矢量映射到高分辨率矢量。之后f3 重建每个补丁并卷积对重叠的补丁进行平均，而不是将它们与不同的权重放在一起。...训练过程 训练图像时的损失函数是 MSE 均方误差。 模型使用 T91和 ImageNet 进行训练。为了评估 SRCNN，考虑了图像恢复中流行的评估指标 PSNR（峰值信噪比）。...但是SRCNN 是一个简单模型，使用仅仅3层就解决了解决图像恢复问题并且产生了非常好的效果，目前超分方向的论文基本上都是以他的研究为基础的，所以如果你对图像超分感兴趣，或者想深入学习的话，这篇论文一定要看
而模型的目的是学习 F(Y) 映射，它由三部分操作组成： 1、补丁提取和表示：该操作从低分辨率图像 Y 中提取（重叠）补丁，然后将每个补丁表示为一个高维向量。...操作表示为：这里 W1，B1 是过滤器和偏差，* 表示执行卷积。W1 是支持 c x f1 x f1 的 n1 个过滤器，其中 c 代表通道，f1 是过滤器的大小。B1 的大小为 n1。...然后，在没有减少维度的情况下，n1 到 n2 被映射为相同的维度。它类似于将低分辨率矢量映射到高分辨率矢量。之后f3 重建每个补丁并卷积对重叠的补丁进行平均，而不是将它们与不同的权重放在一起。...训练过程 训练图像时的损失函数是 MSE 均方误差。 模型使用 T91和 ImageNet 进行训练。为了评估 SRCNN，考虑了图像恢复中流行的评估指标 PSNR（峰值信噪比）。...但是SRCNN 是一个简单模型，使用仅仅3层就解决了解决图像恢复问题并且产生了非常好的效果，目前超分方向的论文基本上都是以他的研究为基础的，所以如果你对图像超分感兴趣，或者想深入学习的话，这篇论文一定要看
图中的网络可用于训练原始映射F（y）以预测x或残差映射R（y）以预测v。当原始映射更像是个体映射，残差映射将更容易优化。注意，噪声观察y更像是潜在干净图像x而不是残差图像v（特别是噪声水平低）。...一个可能的原因是现有的鉴别器在引导生成器创建真实细节方面受到限制。换句话说，鉴别者应该只指导生成器恢复结构而不是细节。...用ResBlocks堆叠足够数量的卷积层，每个尺度的感受野得以扩展。在训练时，将输入和输出高斯金字塔补丁的分辨率设置为{256×256，128×128，64×64}。...连续尺度之间的比例（scale ratio）是0.5。对所有卷积层，滤波器大小为5×5。因为模型是全卷积，在测试时补丁大小可能变化。 定义一个多尺度损失函数模拟传统的粗到精方法 ?...S被模型化为多通道（R，G，B）数据而不是单通道数据，以增加其在颜色增强方面的能力，尤其是处理不同颜色通道的非线性特性。 如图是网络的流水线图。
如图5，在不同图像大小下，基于像素的标记器呈现出类似的趋势，最优维度为d=48，这相当于图像大小为64，补丁大小为4时的图像大小。在自监督学习场景中，分词器和潜在空间对于DDM/DAE具有竞争力。...与像素噪声不同，潜在噪声与图像分辨率的关系不大。使用PCA作为标记器，潜在噪声的模式主要由补丁大小决定。...这可以理解为使用补丁而不是像素来解析图像，类似于MAE中的做法，其中掩蔽的是补丁而不是单个像素。 图7 可视化：像素噪声 vs. 潜在噪声。左图：清洁图像，256×256像素。...我们训练了不同大小的模型，其中编码器是ViT-B或ViT-L，解码器大小与编码器相同。 我们目前的模型都是基于DiT-L变体，其编码器和解码器都是“ViT-1/2 L”。...在此基础上，我们还训练了不同大小的模型，其中编码器是ViT-B或ViT-L，解码器始终与编码器大小相同。 我们观察到模型规模与良好的缩放行为：从ViT-B到ViT-L的缩放具有10.6%的巨大收益。
丰色 发自 凹非寺 来源：量子位（QbitAI） 正如大家所知，在进行图像语义分割时，图像被编码成一系列补丁后往往很模糊，需要借助上下文信息才能被正确分割。...ViT采用纯Transformer架构，将图像分成多个patches进行输入，在很多图像分类任务中表现都不输最先进的卷积网络。 缺点就是在训练数据集较小时，性能不是很好。...首先他们在ADE20K数据集上比较不同Transformer变体，研究不同参数（正则化、模型大小、图像块大小、训练数据集大小，模型性能，不同的解码器等），全方面比较Segmenter与基于卷积的语义分割方法...下表是不同正则化方案的比较结果： 他们发现随机深度（Stochastic Depth）方案可独立提高性能，而dropout无论是单独还是与随机深度相结合，都会损耗性能。 ?...不同图像块大小和不同transformer的性能比较发现： 增加图像块的大小会导致图像的表示更粗糙，但会产生处理速度更快的小序列。 减少图像块大小是一个强大的改进方式，不用引入任何参数！
调整大小的目标patch 是通过调整目标patch的大小来获得的，其中patch位于边界框掩码的值为1的区域中。调整大小的对象补丁与干净的图像连接在一起，并用作生成器输入。...最大化 也是有问题的，因为 和 具有相同的维度。最大化 意味着使两个图像尽可能相同，并且可以通过用 替换生成的图像补丁 来实现。因此，我们试图最大化 ，而不是 。...精确度是真阳性（tp）在真阳性和假阳性总数（fp）中的百分比。回忆是（tp）在（tp）和假阴性（fn）总数中的百分比。这些指标计算如下： 精确度和召回率随检测器的置信阈值而变化。...为了评估分类结果，F1分数可以用作准确性的整体评估指标，而不是精确度和召回率。...的影响可以通过评估输入和输出图像之间的关系来确定。尽管输入图像不是一个只需要修复的完美补丁，但RDAGAN在保持输入图像特性的同时生成了完美的补丁。
因此，最近提出的视觉Transformer开发了多种替代方案（例如，Swin将自注意力限制在一个小的局部区域而不是全局区域）来以较低的成本近似原始自注意力模块。...现有的视觉Transformer由于两个原因无法处理上述情况： 这些模型的输入标记是由等大小的补丁生成的。...值得注意的是，组大小或间隔（即或）不影响权重张量的形状，因此预训练在ImageNet上的骨干网可以轻松微调到其他任务，即使它们使用不同的或。 IV....图5中的比较显示，ACL也可以冷却幅度，但它引入的参数和计算预算比CEL少，因为使用了一个小核的深度卷积（而不是一个正常的卷积层）。 然而，没有残差连接的ACL会延长反向传播路径并加剧梯度消失问题。...此外，我们设计了两种插值策略来使RPB适应可变组大小，称为离线插值RPB和在线插值RPB： 离线插值RPB：在ImageNet上用小组大小（例如14×14）训练模型后，我们首先将RPB插值到足够大的大小
广义上讲，所有生成模型都可以被认为是自监督的，只不过目标不同：生成模型侧重于创建各种逼真的图像，而自监督的表示学习的侧重点是如何产生对多个任务有用的良好特征。...这是一个简单的解决方案，与图像内容无关。 另一个想法是将“功能”或“视觉图元”视为一个标量值属性，可以对多个补丁进行汇总，并在不同补丁之间进行比较。...然后通过计算特征和简单的算术来定义补丁之间的关系。 着色 着色可以用来完成强大的自监督任务：训练模型以对灰度输入图像进行着色；确切的任务是，将该图像映射到量化的色彩值输出上的分布。...pretext任务是确定视频中的帧序列是否以正确的时间顺序排列。模型需要跟踪并推断物体在整个框架中的微小运动，才能完成此任务。...如果处理不当，它们可能会导致图像分类过于琐碎，而不能有效反映视频内容，比如由于视频压缩，黑色帧可能不是完全黑色，而是可能包含按时间顺序排列的某些信息。因此，在实验中应消除黑框。
如评估所示，此类情况通常是由于漏洞报告不准确（即错误报告的漏洞而不是补丁错误）而发生的。因此，开发人员可以简单地将错误报告的易受攻击的代码位置列入黑名单，以避免在这些位置进行修补。...在代码中失败的报告事务（作为补丁程序的一部分）被标记为潜在攻击事务。如果报告的交易由于补丁代码中的用尽gas而失败，将以增加的gas预算重新运行同一笔交易。...自然，升级后的合约的大小会随着由于内联而修复的漏洞数量的增加而增加。...所有开发人员都手动正确地修补了所有三个合约的源代码，这证明了他们在区块链开发方面的专业知识。但是，不利的一面是，开发人员平均花了51.8分钟（σ= 16.6分钟）来为这三个合约创建补丁版本。...发现了两个主要错误：（a）代理合约仅支持一组固定函数，即代理不支持向合约中添加函数，以及（b）更重要的是，六分之一的开发人员正确处理了存储代理合约和逻辑合约中的冲突，即六个转换合约中的五个被设计破坏。
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