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剪贴画：通过属性和剪贴传感损失
摘要 - 本文介绍了Clipswap，这是一种专为高保真面部交换而设计的新框架。面部交换的早期方法通常是由于目标和源图像之间属性的不匹配而在身份转移中挣扎。要处理这个问题，我们的工作中提出了一种属性 - 意识到的面部交换方法。我们使用有条件的生成对抗网络和基于剪辑的编码器，该网络提取丰富的语义知识以实现属性 - 意识到的面部交换。我们的框架使用面部交换过程中的剪辑嵌入，通过完善从源图像获得的高级语义属性，将源图像的身份详细信息传输到交换图像中。和源图像用作剪辑的输入参考图像，并确保最终结果中更准确，更详细的身份表示形式。此外，我们采用对比度损失来指导源面部属性从各种视点转换到交换图像上。我们还引入了属性保存损失，这会惩罚网络以保持目标图像的面部属性。多PLE数据集上的彻底定量和定性评估说明了高质量交换结果。我们提出的剪贴画在面部交换中优于先前的最新方法（SOTA）方法，尤其是在身份转移和面部属性特征方面。
剪贴画：通过语言监督的信息有效的视觉表示学习
我们提出了夹子 - 列表，这是一种通过文本注释来进行视觉表示学习的信息有效方法。与先前提出的剪辑模型相结合，在优化其对比度学习目标的过程中，夹子夹仅需要一个负面图像文本样本对。我们通过提高信息有效下限的优势来实现这一目标，以最大程度地提高两种输入方式之间的相互信息。这允许在相同尺度上比夹子相比，可以通过显着摄入的数据和批量大小进行培训。我们通过在可可扣数据集上进行预处理并测试向其他数据集的转移学习来评估夹列。夹子夹在Pascal VOC分类中获得了 +14.0％的MAP绝对增益，并且在Imagenet上获得了 +22.1％的TOP-1准确性增益，同时是合并或优于其他，更复杂，更复杂的文本监督模型。夹子夹也可以夹在图像和文本检索，零拍零分类和视觉接地上。fi-Nelly，我们表明夹具可以利用语言语义来鼓励可以在下游任务中使用的无偏见的视觉表示。实现：https：// github。com/4m4n5/clip-lite
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剪贴簿 [缩微胶片] 1865-1947 - 维基共享资源
新公司将于下周二即 7 月 1 日，也就是财政年度的开始，开始运营这条公路，D. B. 罗宾逊将担任总裁。公司的新董事包括纽约的 J. Kennedy Tod、Isaac N. Selfgman、J. A. Blair、Horace Porter、Edward C. Henderson 和 Fred Straus；波士顿的 Benjamin P. Cheney 和 William T. Hart：新罕布什尔州康科德的 Samuel C. Eastman；堪萨斯州托皮卡的 Charles S. Gleed；圣路易斯的 Daniel B. Robinson、Richard C. Kerens 和 George A. Madill。新公司的总部设在圣路易斯，助理秘书和财务主管设在纽约。铁路圈内对罗宾逊将选择哪位总裁非常好奇。弗里斯科公路已经配备了优秀且高效的官员。
剪贴簿 [缩微胶片] 1865-1947 - Wikimedia Commons
新公司将于下周二即 7 月 1 日，也就是财政年度的开始，开始运营这条公路，DB Robinson 担任总裁。公司的新董事包括纽约的 J. Kennedy Tod、Isaac N. Selfgman、JA Blair、Horace Porter、Edward C. Henderson 和 Fred Straus；波士顿的 Benjamin P. Cheney 和 William T. Hart：新罕布什尔州康科德的 Samuel C. Eastman；堪萨斯州托皮卡的 Charles S. Gleed；圣路易斯的 Daniel B. Robinson、Richard C. Kerens 和 George A. Madill。新公司的总部设在圣路易斯，助理秘书和财务主管设在纽约。铁路圈内对 Robinson 总裁的正式任命非常好奇。弗里斯科公路已经配备了优秀且高效的官员。
剪贴动机：使用连续观察的机器人动作学习奖励功能
强化学习（RL）在机器学习算法的领域中脱颖而出，因为其独特的方法涉及代理与环境相互作用的代理，以发现最大程度地提高预期累积奖励的政策。这与监督的学习形成对比，后者依赖于预定的数据标签对来进行更正。在RL中，反馈信号仅来自环境中定义的奖励功能，这使得此奖励功能的设计至关重要。设计较差的奖励功能可以阻碍学习过程，并导致一项预测不良行动的政策[3]，强调了RL仔细奖励功能工程的重要性。在为环境设计奖励功能时，尤其是对于机器人操纵任务时，常见的方法是将对象和目标之间的总距离或额外的奖励使用。例如，fetch [29]中的任务使用抓地力和目标位置之间的距离作为奖励，而Metaworld [44]中的拾取位置任务使用抓地力，对象和目标位置之间的距离，并带有额外的奖励，表明对象是否由抓手抓住。但是，这种奖励功能设计倾向于评估当前状态而不是动作本身。一种更强大的方法涉及基于动作的奖励指标，这些指标可以评估行动质量，考虑到诸如动作效率，路径优化和动态相互作用之类的因素。在机器人操纵任务中，要实现目标状态，必须首先实现一系列先决条件。仅在物体和目标位置之间的距离时设计奖励功能通常会错过一些先决条件。