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谷歌研究团队提出自我监督学习新方法
2019-06-18
机器之心
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6月18日消息,来自谷歌的研究人员们提出了一种自我监督的方法,通过对比学习训练自我监督的目标,可以在不使用任何标签的情况下发现和解开视频中的对象属性。研究人员利用对象自我监控进行在线调整:在线模型在视频中查看对象的时间越长,对象识别错误越小,而离线基线仍然存在大的固定误差。为了探索一个完全不受人工监督的系统的可能性,研究人员还让机器人收集自己的数据,用研究团队的自我监督方案训练这些数据,结果显示,机器人可以指向类似于前面呈现的物体的物体,并强调了对物品属性的概括。