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class-agnostic
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CVPR
迈向基于开放世界的零件分割
本文提出了一种利用无类别部件分割来减少标注难度并能适用于未知目标的部件分割方法，并通过对象感知性和自监督学习的方式对此进行了改进。
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a year ago
利用显著图像进行无监督实例分割
提出了一种基于 BoxCaseg 的类无关目标分割解决方案，该模型利用多任务学习的方式同时使用盒式监督图像和显著图像进行训练，从而为弱监督的实例分割提供类无关和精确的物体定位指导。结果表明，仅使用 7991 个显著图像，基于 BoxCase
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3 years ago
无类别目标检测
本文提出一种新的问题，即识别边界框内任意物体而不考虑它们的类别，以解决传统检测器在现实应用中的局限性，而作者提出的对抗性学习框架可以提高非类别感知物体检测的效力。
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4 years ago
通用边界框回归及其应用
本文提出了一种通用的边界框回归器（UBBR），其中包括 bounding-box regression、object detection、generalizability 和 class-agnostic 等关键词，并展示了其在弱监督目标检
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5 years ago
密集形状对应的自监督学习
介绍了第一种完全无监督的对变形三维图形进行对应学习的方法，通过理解自然变形的形态变化近似保持曲面的度量结构，提出了一种驱动学习过程的自然准则，从而克服了对带注释数据的需求，并取而代之的是一种纯几何标准，学习模型不分含义类别，能够利用任何类型
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6 years ago
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