Polu-nadgledani Vision Transformer
Polu-nadgledani Vision Transformer primjenjuje arhitekturu samopozornosti utemeljenu na zakrpama (patch-based self-attention) ViT-a na postavke gdje je samo djelić slika označen, iskorištavajući velike neoznačene korpuse putem pseudo-označavanja, dosljedne regularizacije ili samonadzorovanih pretkaznih zadataka prije finog ugađanja na malom označenom skupu. Ovaj pristup postiže gotovo nadgledanu točnost čak i kada su označene slike oskudne.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., Gelly, S., Uszkoreit, J., & Houlsby, N. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. International Conference on Learning Representations (ICLR 2021). link ↗
- Zhai, X., Kolesnikov, A., Houlsby, N., & Beyer, L. (2022). Scaling Vision Transformers. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 12104–12113. link ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Vision Transformer (Semi-supervised ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/deep-learning/semi-supervised-vision-transformer
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Prilagođeni Vision TransformerDuboko učenje↔ compare
- Klasifikacija slikaDuboko učenje↔ compare
- Samonadzorovani Vision TransformerDuboko učenje↔ compare
- Polu-nadzirana klasifikacija temeljena na BERT-uDuboko učenje↔ compare
- Polu-nadzirana konvolucijska neuronska mrežaDuboko učenje↔ compare
- Vision TransformerDuboko učenje↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →