“想要发一篇论文，怎么就那么难？”无论几岁的计算机视觉党，面对这样的灵魂拷问，很有可能都要陷入沉思。0-1岁的科研人要考虑的是， 谁来告诉我，哪个研究方向比较好，比较热门，比较不卷，比较好发论文。2岁以上的科研人已然入坑，一...

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G架构变化、训练方法和扩展策略是影响模型性能的不可或缺的重要因素，而当前的研究只侧重架构的变化。谷歌大脑和 UC 伯克利的一项最新研究重新审视了 Res...

论文题目：MDNN: A Multimodal Deep Neural Network for Predicting Drug-Drug Interaction Events论文摘要:多种药物的相互作用可能会导致严重的事件，从而导致伤害和巨大的医疗成本。对药物-药物相互作用(DDI)事件的准...

前段时间在杭州参加华尔兹，在会场听报告和看Poster的时候，我发现AI领域的论文研究不再跟前几年一样专注于某个特定的任务提出全监督的网络模型（比如语义分割、目标检测和风格迁移等）。因为这些年深度学习的发展使得在数据...

半监督（semi-supervised learning）：利用好大量无标注数据和少量有标注数据进行监督学习；

自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。（也就是说自监督学习的监督信息不是人工标注的，而是算法...

[1] 2015 (ICCV) Unsupervised Learning of Visual Representations Using Videos

自监督学习本质上是一种无监督学习的方法，通常会设置一个“Pretext tasks”，根据数据的一些特点，构造Pesdeo Labels来训练网络模型。通过自监督得到的模型，可以作为其他学习任务的预训练模型，为其提供更好的训练初始区域。...

本篇文章介绍一篇自监督学习的论文《Scaling and Benchmarking Self-Supervised Visual Representation Learning》论文地址，通过介绍这篇文章，可以对当前自监督学习的效果有一个大概的认识。 本文从两个方面比较了自监...

自监督学习是近几年（2020年）流行起来的一种机器学习方法，很多人认为自监督方法未来一段时间将取代现有的监督方法，成为深度学习中占据主导地位的方法。现在已经有不少采用自监督-对比学习的方法取得了领先的效果。目前（202...