Machine learningDeep learning / NLP / CV

Полу-надзирани Трансформер за Визију

Полу-надзирани Трансформер за Визију (Semi-supervised Vision Transformer) примењује архитектуру Визијског Трансформера (ViT) засновану на само-пажњи (self-attention) заснованој на пачовима у сценаријима где је само мали део слика означен, искоришћавајући велике неозначене корпусе путем псеудо-означавања, регуларизације конзистентности или само-надзирани претекстуалних задатака пре финог подешавања на малом означеном скупу. Овај приступ постиже скоро надзирани тачност чак и када су означене слике оскудне.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Izvori

  1. 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
  2. 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/sr/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.

Compare side by side
ScholarGateSemi-supervised Vision Transformer (Semi-supervised Vision Transformer (Semi-supervised ViT)). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/deep-learning/semi-supervised-vision-transformer · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026