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多任务学习的力量释放：传统、深度和预训练模型时代的综合调查
多任务学习（MTL）是一个灵活且有效的学习范式，结合了任务特定的和共享的信息，同时解决了多个相关任务。本综述以技术层面从传统方法到深度学习和最新的预训练基于模型的最新趋势，对 MTL 的发展进行了全面概述，并将 MTL 技术系统地分类为正则
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2 months ago
TFCounter：用于训练免费的目标计数的宝石抛光
TFCounter 是一种基于无需训练的类别不可知目标计数器，通过在大规模基础模型中的基本元素的级联构成一个即时上下文感知的计数框架，它采用双提示系统来识别多种形状、外观和大小不同的物体，并引入了一种创新的上下文感知相似度模块以提高在杂乱场
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4 months ago
ICCV
FLIP: 跨领域人脸反欺骗技术与语言引导
通过使用多模态预训练与自然语言语义对齐图像表示以改善面部反欺骗任务的泛化能力，进一步利用多模态对比学习策略弥合源域与目标域之间的差距，实现鲁棒的跨领域面部反欺骗。
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9 months ago
UNIK：一种用于实际场景的基于骨架的动作识别统一框架
该研究介绍了一种基于骨架数据的动作识别方法 UNIK，通过优化依赖矩阵并使用多头注意机制，实现了对于跨数据集的泛化能力，实验表明在多个数据集上，该方法均表现出超越于现有技术的表现。
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3 years ago
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