CoCLR ist eine selbstüberwachende Lernmethode für die Videodarstellung, die nur visuelle Daten nutzt. Sie verbessert Modelle zur Videodarstellung, ohne dass beschriftete Daten erforderlich sind.
CoCLR ist eine selbstüberwachende Lernmethode für die Videodarstellung, die nur visuelle Daten nutzt. Sie verbessert Modelle zur Videodarstellung, ohne dass beschriftete Daten erforderlich sind.
CoCLR ist eine neuartige Methode des selbstüberwachenden Lernens zur Videodarstellung. Sie nutzt ausschließlich visuelle Daten, um Modelle zur Videodarstellung mithilfe der InfoNCE-Ziele und MoCo für Videos gemeinsam zu trainieren. Diese Methode begegnet der Notwendigkeit, große Mengen unbeschrifteter Videodaten effektiv zu verarbeiten, und ist wertvoll für Anwendungen, in denen beschriftete Daten selten oder nicht verfügbar sind.
Wer wird Supervised app verwenden?
Forscher im Bereich Videodarstellung
Datenwissenschaftler, die mit Videodaten arbeiten
Entwickler von maschinenlernmodellen
Experten für Videoanalyse
Wie verwendet man Supervised app?
Schritt 1: Sammeln Sie Ihre unbeschrifteten Videodaten
Schritt 2: Implementieren Sie die CoCLR-Methode mithilfe des bereitgestellten Repositories
Schritt 3: Trainieren Sie Ihr Videodarstellungsmodell mit CoCLR
Schritt 4: Bewerten Sie die Modellleistung mithilfe standardisierter Metriken
Plattform
web
linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Supervised app
Die Hauptfunktionen
Lernen mit nur visuellen Daten
Co-Training-Methode
InfoNCE-Ziel
MoCo für Videos
Die Vorteile
Reduziert die Abhängigkeit von beschrifteten Daten
Verbessert die Videodarstellung
Effizienter Trainingsprozess
Skalierbar für große Datensätze
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Supervised app