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CVPR
ASAM:通过对抗调整提升片段任意建模
本研究介绍了 ASAM,一种通过敌对调整增强 SAM 性能的新方法,利用稳定性扩散模型增加 SA-1B 数据集子集的敌对实例,展示更真实且与原始标注一致的分割结果,从而在不需要额外数据或架构修改的情况下,显著提高了各种分割任务的表现,为计算
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2 months ago
ICML
ASAM:适应性锐度感知极小化方法用于深度神经网络的尺度不变学习
本论文提出了自适应锐度的概念和相应的泛化界限,并提出了利用该泛化界限的新型学习方法 ASAM。在各种基准数据集上的实验证明,ASAM 显著提高了模型的泛化性能。
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3 years ago
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