全面性：本文全面总结了相关工作，包括视觉语言模型的预训练方法，以及视觉语言模型的迁移学习和知识蒸馏方法。 3. 详细分类：对于每个方法类别，本文进行了详细分类，总结类似方法的工作，并进行了对比分析。...视觉语言模型预训练方法的总结与对比 本文首先对视觉语言模型的预训练方法进行了总结和分类对比，分别为以对比学习为目的的方法、以生成任务为目的的方法和以对齐为目的的方法。 1....本章节根据对比学习的输入，进一步将方法细分为基于图像对比学习的方法，基于图像-文字对比学习的方法和基于图像-文字-标签对比学习的方法。 2....视觉语言模型迁移方法的总结与对比 除了直接将预训练的视觉语言模型应用于下游任务的零样本预测之外，视觉语言模型的迁移学习同样吸引了大量的注意。...迁移学习的目的是使得预训练过的视觉语言模型可以更好地适应下游任务。 本文将视觉语言模型的迁移方法主要分为了三大类，分别为提示调整方法、特征适配器方法和其他方法。 1.
迁移学习 简单来说迁移学习是把在ImageNet等大型数据集上训练好的CNN模型拿过来，经过简单的调整应用到自己的项目上去。 ?...迁移学习的分类 迁移学习分为三种： 第一种叫transfer learning。用于图像分类的卷积神经网络由两部分组成：从一系列卷积层和池化层开始，并以全连接的分类器结束。...代码步骤 加载数据 这一步很正常，主要是处理图片数据和划分数据集加载MobileNetV2模型（不含全连接层） Keras的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测...Reference 使用Inception V3模型进行迁移学习 基于InceptionV3模型的迁移学习应用 Keras Demo 在小数据集上迁移学习(上) 在小数据集上迁移学习(下) CS231N...:迁移学习
搜索空间 研究者将每个归一化-激活层表示为一个计算图，即将输入张量转换为同样形状的输出张量（见图 1）。每个中间节点表示一元或二元运算（见表 1）。...这些运算旨在保存输入张量的维度，以确保计算图中节点的形状彼此兼容。计算图共有 4 个初始节点：输入张量、常数零张量，以及沿着被初始化为 0 和 1 的通道维度的两个可训练向量 v_0 和 v_1。...这些架构包括：通道倍率（channel multiplier）为 0.25×的预激活（Pre-activation）ResNet50；通道倍率为 0.5×的 MobileNetV2；通道倍率为 0.5×...学习率和批大小呈线性关系。对相同的架构，用相同的代码库和相同的训练设置会得到一样的结果。 图 7 展示了具备大批量的 Evonorms 的学习动态。...图 7：在批大小较大的情况下，ResNet-50 和 MobileNetV2 在 ImageNet 数据集上的训练/评估曲线。图中显示了每个层对应的测试准确率。
迁移学习可以使用现有的预训练图像分类模型来加快训练速度，它只需要重新训练最后一个分类层，并借此确定图像所属类别即可。...迁移学习图解 现在我们能用 TensorFlow 2.0 的高级 Keras API 快速构建图像分类模型。因为用了迁移学习，我们可以用预训练的 MobileNetV2 模型作为特征检测器。...加载在 ImageNet 上预训练且没有最上层的 MobileNetV2，固定其权重，并添加新的分类层: IMG_SHAPE = (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3) # Pre-trained...迁移学习 30 个 epoch 的准确率和损失。 模型的微调 接着我们试着进一步提高模型的准确率。当我们在使用迁移学习时，我们只要在固定 MobileNetV2 的情况下训练新的分类层即可。...不过既然我们已经先训练了分类层，那么我们就可以解除对预训练层级的固定，从而根据特定的数据集对模型进行微调。
关键词：3D 点云、多视图 2D 图像、知识迁移、跨模态蒸馏、3D 形状分析 1 引言 在 3D 数据采集和感知方面的一些最新进展的促进下，基于深度学习的 3D 形状分析在工业界和学术界受到越来越多的关注...PPKT [50] 构建了一个 3D 预训练pipeline，将对比学习策略应用于正负像素点对，从而利用 2D 预训练知识。...在相反的迁移方向上，Pri3D [51] 探索了 3D 引导的对比预训练，用于提升 2D 感知方面。...具体来说，我们采用轻量级的 2D CNN backbone（即 MobileNetV2 [57]），从输入的多视图图像中提取深度卷积特征和矢量化视觉描述符。...此外，在没有特定任务预训练的情况下，我们对迁移从自然图像统计中学习到的常见视觉线索的潜力感兴趣。
因此，它可以充分利用浏览器和计算机的计算资源实现非常多机器学习应用。例如在网页端训练一个模型来识别图片或语音，训练一个模型以新颖的方式玩游戏或构建一个能创造钢琴音乐的神经网络等。...TensorFlow.js 可以为你提供高性能的、易于使用的机器学习构建模块，允许你在浏览器上训练模型，或以推断模式运行预训练的模型。...一个 Tensor 实例的 shape 属性定义了其数组形状（即，数组的每个维度上有多少个值）。...TensorFlow.js 提供了多种适用于张量的线性代数和机器学习运算的 Op。由于 Tensor 是不可改变的，这些 Op 不会改变它们的值，而会返回新的 Tensor。...这些运算不仅包含 add、sub 和 mul 等二元运算，同时还包括 square 等一元运算： 模型和层 从概念上说，一个模型就是一个函数，给定输入之后生成所需要的输出。
此外，作者提出了一种新的迁移学习backbone采用的灵感是来自不同任务的转换信息流的变化，旨在补充特征交互模块，并提高准确性和推理速度的各种边缘GPU设备上的可用性。...许多研究甚至利用神经结构搜索(NAS)来建立他们自己的Backbone和检测模型。然而，这些模型忽略了存在于其他预训练Backbone中的迁移学习信息。...另一方面，在现有数据集上预训练的Backbone可能包含分类任务特定的特征，这可能会增加不必要的特征计算负担。因此，从分类到目标检测的预训练Backbone的有效适应也对模型的最终性能起着重要作用。...接下来，逐渐增加使用ImageNet数据集预训练的权值初始化的块的数量，从浅到深，而其余的块则像检测头一样随机初始化，并训练每个单独的模型收敛。收集的结果如图2所示。...从图中可以看出，当增加使用预训练过的权值初始化的特征提取Backbone的比例时，模型的性能得到了提高，这也强调了迁移学习的重要性。然而，在60%左右，表现开始恶化和波动。
这就是为什么它是一种“政策上学习”方法，其中收集的经验样本仅对更新当前政策一次有用。 PPO的关键贡献是确保政策的新更新不会像以前的政策那样改变太多。...这导致训练的差异较小，但代价是偏差，但确保训练更顺畅，并确保代理人不会走上一条无法恢复的道路，采取毫无意义的行动。因此，让我们继续将我们的AI代理分解为更多细节，并了解它如何定义和更新其策略。...]) model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='mse') return model 在这里，首先定义state_input神经网络的输入形状...，这是RGB图像的形状。...正在使用预训练的MobileNet CNN的前几层来处理输入图像。也正在使这些图层的参数不可训练，因为不想改变它们的权重。仅训练添加在此特征提取器顶部的分类层以预测正确的动作。
TAO工具包是由NVIDIA在Tensorflow和PyTorch基础上开发的低代码开源工具，用于抽象训练深度学习模型的复杂性。...它拥有广泛的计算机视觉应用的预训练模型库，以便进行迁移学习，并提供通道剪枝和量化感知训练等形式的即插即用模型优化，从而帮助开发更轻量的模型。...在本博客中，我们：使用TAO获取在ImageNet数据上预训练的MobilenetV2模型，并在Visual Wake Words数据集上进行微调。...ngc registry model list nvidia/tao/pretrained_classification:*我们将下载在ImageNet上预训练的MobilenetV2模型，并将其用于训练我们自己的下游任务...根据这些准则，我们可以将MobileNetV2模型迁移到Visual Wake Words数据集上。
TAO工具包是由NVIDIA在Tensorflow和PyTorch基础上开发的低代码开源工具，用于抽象训练深度学习模型的复杂性。...它拥有广泛的计算机视觉应用的预训练模型库，以便进行迁移学习，并提供通道剪枝和量化感知训练等形式的即插即用模型优化，从而帮助开发更轻量的模型。...在本博客中，我们： 使用TAO获取在ImageNet数据上预训练的MobilenetV2模型，并在Visual Wake Words数据集上进行微调。...ngc registry model list nvidia/tao/pretrained_classification:* 我们将下载在ImageNet上预训练的MobilenetV2模型，并将其用于训练我们自己的下游任务...根据这些准则，我们可以将MobileNetV2模型迁移到Visual Wake Words数据集上。
通过使用更大、更复杂的模型，可以获得更高的准确率，预训练模型是一个很好的选择，我们可以直接使用预训练模型来完成分类任务，因为预训练模型通常已经在大型的数据集上进行过训练，通常用于完成大型的图像分类任务。...我们可以直接调用这些经典的卷积神经网络结构（甚至载入预训练的参数），而无需手动来构建网络结构。...例如，本文将要用到的模型是由谷歌开发的 MobileNetV2 网络结构，该模型已经在 ImageNet 数据集上进行过预训练，共含有 1.4M 张图像，而且学习了常见的 1000 种物体的基本特征，因此...可以想到，当 K=1 的时候，这个距离和肯定是最大的；当 K=m 的时候，每个点也是自己的中心点，这个时候全局的距离和是0，平均距离也是0，当然我们不可能设置成K=m。...MobileNetV2 来实现图像分类 # 加载预先训练的模型MobileNetV2来实现图像分类 model = tf.keras.applications.MobileNetV2(include_top
,2005)、短语和单词簇(Lin和Wu,2009)，到近几年的语言嵌入模型(Peters等人, 2017)和预训练语言模型(Peters，Akbik，Baevski等人)，NER这个task中重要的改进都具备了不同形式的迁移学习...在实际使用中，与非预训练模型相比，迁移学习模型通常只需要十分之一甚至更少的样本数量就达到类似的表现，如下图所示 (Howard 和 Ruder, 2018)。...1、要更新哪些权重 对于权重更新，我们可以选择微调或者不微调（预训练权重）： a）不要改变预训练的权重（特征提取） 在实际应用中，很多人会在预训练表征的基础上训练一个线性分类器。...当添加适配器时，只训练适配器层。 图 9：在单独的下游模型中使用预训练的模型作为特征 b）改变预训练过程中的权重（微调） 采用预训练的权值作为下游模型参数的初始化值。...然后，在适应阶段对整个预训练架构进行训练。 2、如何以及何时更新权重 选择顺序和如何更新权重的主要目的是要避免覆盖有用的预训练的信息并最大化正迁移。
(Peters等人, 2017)和预训练语言模型(Peters，Akbik，Baevski等人)，NER这个task中重要的改进都具备了不同形式的迁移学习。...在实际使用中，与非预训练模型相比，迁移学习模型通常只需要十分之一甚至更少的样本数量就达到类似的表现，如下图所示 (Howard 和 Ruder, 2018)。 ?...1、要更新哪些权重 对于权重更新，我们可以选择微调或者不微调（预训练权重）： a）不要改变预训练的权重（特征提取） 在实际应用中，很多人会在预训练表征的基础上训练一个线性分类器。...当添加适配器时，只训练适配器层。 ? 图 9：在单独的下游模型中使用预训练的模型作为特征 b）改变预训练过程中的权重（微调） 采用预训练的权值作为下游模型参数的初始化值。...然后，在适应阶段对整个预训练架构进行训练。 2、如何以及何时更新权重 选择顺序和如何更新权重的主要目的是要避免覆盖有用的预训练的信息并最大化正迁移。
不幸的是，现有深度学习框架对大核卷积的支持很差，见上表。...上表Table5也带来类似的趋势，这意味着：具有相似ImageNet分类性能的模型可能具有完全不同的下游任务迁移能力。 那么，其背后的根因是什么呢？...SwinB，同时推理速度快43%； 当采用额外数据预训练后，RepLKNet-XL取得了87.8%的性能，尽管FLOPs高于SwinL，但推理速度更快。...上表给出了Cityscapes任务上的性能对比，从中与看到：ImageNet预训练的RepLKNet-31B比SwinB指标高2.7mIoU，同时比ImageNet-22K预训练的SwinL高0.4mIoU...上表给出了ADE20K任务上的性能对比，从中可以看到： 无论是相比1K还是22K预训练的SwinB，RepLKNet-31B均具有更优的性能； 当采用MegData73M数据预训练后，RepLKNet-XL
深度学习在手机等移动端设备上的应用是机器学习未来的重要发展方向。2017 年 4 月，谷歌发布了 MobileNet——一个面向有限计算资源环境的轻量级神经网络。...MobileNetV2 在 TF-Hub 中会作为模块使用，且预训练保存点可在以下地址中找到。...https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobilenet/mobilenet_example.ipynb 预训练模型下载...最后，与传统的残差连接一样，捷径能快速训练并获得更优精确度。读者可查阅文末的 MobileNetV2 论文了解更多的详情。 V2 与第一代的 MobileNet 相比有什么区别？...MobileNetV2 架构基于反向残差结构，其中残差块的输入和输出是较短的瓶颈层，这与在输入中使用扩展表征的传统残差模型正相反。MobileNetV2 使用轻量级深度卷积过滤中间扩展层的特征。
使用 ImageNet 预训练的网络模型能够帮助目标任务（物体检测、语义分割、细粒度识别等）快速收敛，然而使用预训练模型会带来诸多限制，其中一个问题就是改动特征提取网络的结构成本相对较高，需要耗时巨大的重新预训练来适应不同需求的任务...这篇文章的启发，通过理论和实验说明 BN 在优化过程中发挥的作用： 梯度更加稳定，更加可预测。 计算梯度时可采用更大的步长，即更大的学习率来加速训练。...之后我们借鉴了 VGGNet 和 ResNet 的优点，最大程度保留原图信息，来提升对小物体检测的性能（论文中输入图像大小是 300X300，小物体较多）。...我们还对比了训练时间，使用 mmdetection 检测框架（使用了 repeat dataset 加速训练 trick），在输入为 300x300 的时候，随机初始化训练大约需要 84.6 小时，而使用预训练模型...ImageNet 数据集深深地影响了计算机视觉的发展，相信未来会有许多好的工作解释清楚深度学习、迁移学习中的奥秘，提出更加高效的训练策略，打开深度学习的黑箱。
选自Google Blog 作者：Mark Sandler、Andrew Howard 机器之心编译 参与：黄小天、思源 深度学习在手机等移动端设备上的应用是机器学习未来的重要发展方向。...MobileNetV2 在 TF-Hub 中会作为模块使用，且预训练保存点可在以下地址中找到。...https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobilenet/mobilenet_example.ipynb 预训练模型下载...最后，与传统的残差连接一样，捷径能快速训练并获得更优精确度。读者可查阅文末的 MobileNetV2 论文了解更多的详情。 V2 与第一代的 MobileNet 相比有什么区别？...MobileNetV2 架构基于反向残差结构，其中残差块的输入和输出是较短的瓶颈层，这与在输入中使用扩展表征的传统残差模型正相反。MobileNetV2 使用轻量级深度卷积过滤中间扩展层的特征。
包括 MobileNetV1 系列、MobileNetV2 系列、MobileNetV3 系列和 ShuffleNetV2 系列。 ?...在实际应用中，由于训练数据匮乏，往往将 ImageNet1K 数据集训练的分类模型作为预训练模型，然后进行图像分类的迁移学习。...然而 ImageNet1K 数据集的类别只有 1000 种，预训练模型的特征迁移能力有限。因此百度自研了一个有语义体系的、粒度有粗有细的 10W 级别的 Tag 体系。...百度的小伙伴基于 PaddleClas 提供的 ResNet_vd 系列网络结构的训练方法和预训练模型，训练了一批大规模图像分类预训练模型，并应用到实际图像分类相关业务中。...上述图像分类方案的详细介绍和使用请参考教程中应用拓展的图像分类迁移学习章节： https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/application/transfer_learning.html
对于 3D 形状这样的合成数据，通过旋转、平移和缩放来增强原始输入以模拟视点变化。输入之间的时间差异利用模型来捕捉不同视角的随机性和不变性。额外的空间增强进一步促进模型学习点云的 3D 空间结构。...为了进一步增加随机性，以 0.5 的概率对每个变换进行采样和应用。 空间增强 通过改变点云的局部几何形状来转换输入，这有助于 STRL 学习更好的点云空间结构表示。...对于合成形状和自然室内/室外场景，使用不同策略生成点云的时间序列和采样输入对。 一、合成形状 从ShapeNet数据集学习自监督表示模型。它由来自55个类别的57448个合成对象组成。...下表列出了跨域实验设置和结果，展示了从自然场景预训练模型到合成形状域的成功迁移，在线性评估下实现了可比的形状分类性能。 此外，报告了与最近一项研究相反的观察结果。...时间转换 学习了物体形状的合成视图变换和物理场景的自然视图变换。为了研究它们的效果，在 ShapeNet 数据集上进行预训练时，通过删除某些转换来生成合成形状的训练数据来解开组合。
自我监督学习 自监督学习解决了从未标记的数据中学习深度特征的问题。训练自监督模型后，特征提取器可以像在迁移学习中一样使用，因此您仍然需要一些带注释的数据来进行微调。...首先，深度学习是关于表征的。在经典机器学习中，特征需要手工制作。深度学习背后的想法是，你让你的神经网络在训练时自己学习特征表示。 在神经网络的每一层之间，您有一个输入数据的表示形式。...通常，已知分类器神经网络的第一层能够检测颜色和形状。中间层将第一层表示作为输入，以计算比第一层更复杂的概念。例如，他们可能会检测到苹果叶或枝干的存在。最后一层给出了图像来自每个类的概率。...迁移学习背后的想法是，从另一个分类任务中学习的一些表示可能对您的任务有用。迁移学习是关于在另一项任务上获取预训练网络的第一层，在其上添加新层，并在感兴趣的数据集上微调整个网络。...总结最重要的想法： 神经网络的第一层是非常通用的，而最深的层是预训练任务中最专业的。因此，您可以预期，如果您的预训练任务接近目标任务，那么保留更多层将更有益。 在中间层切割通常会导致性能不佳。
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