【深度学习】2021年深度学习哪些方向比较新颖,处于上升期或者朝阳阶段,没那么饱和,比较有研究潜力?
1.Transformer
自从去年DETR和ViT出来之后,计算机视觉领域掀起了Transformer狂潮。目前可以做的主要有两个路径,一个是魔改DETR和ViT,另一个是不同task迁移算法。
魔改DETR和ViT的方法,无非是引入local和hierarchical,或者魔改算子。
不同task迁移算法主要是探究如何针对不同的task做适配设计。
其中魔改DETR的可以参考以下工作:
[Deformable DETR] [TSP-FCOS/TSP-RCNN] [UP-DETR] [SMCA] [Meta-DETR] [DA-DETR]
其中魔改ViT的可以参考以下工作:
魔改算子:
[LambdaResNets] [DeiT] [VTs] [So-ViT] [LeViT] [CrossViT] [DeepViT] [TNT] [T2T-ViT]
[BoTNet] [Visformer]
引入local或者hierarchical:
[PVT] [FPT] [PiT] [LocalViT] [SwinT] [MViT] [Twins]
引入卷积:
[CPVT] [CvT] [ConViT] [CeiT] [CoaT] [ConTNet]
不同task迁移算法的可以参考以下工作:
ViT+Seg [SETR] [TransUNet] [DPT] [U-Transformer]
ViT+Det [ViT-FRCNN] [ACT]
ViT+SOT [TransT] [TMT]
ViT+MOT [TransTrack] [TrackFormer] [TransCenter]
ViT+Video [STTN] [VisTR] [VidTr] [ViViT] [TimeSformer] [VTN]
ViT+GAN [TransGAN] [AOT-GAN] [GANsformer]
ViT+3D [Group-Free] [Pointformer] [PCT] [PointTransformer] [DTNet] [MLMSPT]
以上几个task是重灾区(重灾区的意思是听我一句劝,你把握不住)
ViT+Multimodal [Fast and Slow] [VATT]
ViT+Pose [TransPose] [TFPose]
ViT+SR [TTSR]
ViT+Crowd [TransCrowd]
ViT+NAS [BossNAS]
ViT+ReID [TransReID]
ViT+Face [FaceT]
想一想算子怎么魔改,或者还有什么task没有做的
2.Self-Supervised
Self-Supervised自从何恺明做出MoCo以来再度火热,目前仍然是最为火热的方向之一。目前可以做的主要有三个路径,一个是探索退化解的充要条件,一个是Self-Supervised+Transformer探索上限,还有一个是探索非对比学习的方法。
探索退化解的充要条件主要是探索无negative pair的时候,避免退化解的最优方案是什么。
[SimCLR] [BYOL] [SwAV] [SimSiam] [Twins]
Self-Supervised+Transformer是MoCov3首次提出的,NLP领域强大的预训练模型(BERT和GPT-3)都是Transformer架构的,CV可以尝试去复制NLP的路径,探究Self-Supervised+Transformer的上限。
[MoCov1] [MoCov2] [MoCov3] [SiT]
探索非对比学习的方法就是要设计合适的proxy task。
基于上下文 [Unsupervised Visual Representation Learning by Context Prediction] [Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations] [Self-supervised Label Augmentation via Input Transformations]
基于时序 [Time-Contrastive Networks: Self-Supervised Learning from Video] [Unsupervised Learning of Visual Representations using Videos]
刚写了基于时序,何恺明和Ross Girshick就搞了个时序的
A Large-Scale Study on Unsupervised Spatiotemporal Representation Learning
何恺明+Ross Girshick:深入探究无监督时空表征学习
3. Zero-Shot
最近因为CLIP的出现,Zero-Shot可能会引起一波热潮,ViLD将CLIP成功应用于目标检测领域,相信未来会有越来越多的基于CLIP的Zero-Shot方法。
ViLD:超越Supervised的Zero-Shot检测器
4. 多模态
最近的ViLT结合了BERT和ViT来做多模态,并且通过增加标志位来巧妙的区分不同模态,感觉是一个非常好的做多模态的思路,相信未来会有更强大的多模态出现。
至于最近火热的MLP架构,极其不推荐,很沙雕
最后,适当灌水,有能力还是要做有影响力的工作。
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