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AAAIAnchor DETR：基于 Transformer 的目标检测中的查询设计
本论文针对基于 Transformer 的物体检测算法，提出一种新的查询设计，纠正了目前算法中普遍存在的嵌入表达无法明确物体目标位置等缺陷，改为基于锚点查询方法，实现定位到特定区域及多目标检测的要求，并通过注意力变量方案来达到更好的算法性能
PDF3 years ago
基于零件的标签噪声：迈向基于实例的标签噪声
本文针对实例相关标签噪声的学习难题，基于人类认知的分解思想，采用基于部分的标签噪声来近似实例相关标签噪声，通过基于先验的锚点学习过程，结合各部分转移矩阵进行概率近似，得到超越现有方法的实验结果。
PDF4 years ago
标签噪声学习中锚点是否真的必不可少？
本文提出了一种基于 T-Revision 方法的学习方法，该方法可以在没有锚点的情况下有效地学习过渡矩阵，从而生成更好的分类器，实验结果表明，该方法优于当前最先进的标签噪声学习方法。
PDF5 years ago
通过发现锚点改善视觉重定位
本文提出了一种基于深度学习的方法，通过视觉定位，使用锚点来预测场景的位置和摄像机方向或姿态（6 自由度），该方法使用统一定义的锚点并提出了一个深度学习架构，该架构预测场景中存在的最相关的锚点以及相对偏移量，并为该任务提出了一个多任务损失函数
PDF6 years ago