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CVPR
通过联合物体 - 部分表示实现任务对齐的部分感知全景分割
通过使用一组共享的查询，我们提出了任务对齐的部分感知全景分割 (TAPPS) 方法，用于共同预测对象级别的分割以及这些对象内的部分级别分割，从而将学习目标与任务目标对齐，在全景分割任务中取得了新的最先进结果。
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22 days ago
Anywhere: 一个可靠且多样化的前景条件图像修复的多智能体框架
Anywhere 是一种先进的多智能体框架，通过使用多个代理（如 VLM、LLM 和图像生成模型），解决了前景条件下图像修复的过度想像、前景 - 背景不一致和有限多样性等问题，使得前景条件下的图像修复产生更可靠和多样化的结果。
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2 months ago
基于区域的半监督稀疏标注目标检测方法
本文提出一种基于区域的半监督算法，用于解决稀疏标注数据中缺失标注信息的物体检测问题，实验表明该算法在 PASCAL-VOC 数据集中取得了最优性能。
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2 years ago
纠正少样本学习中背景快捷学习的方法
本文首次将现实图像中常见的背景纳入研究范畴，提出了一种名为 COSOC 的无监督前景对象提取模型，在缩小训练和测试之间的差距，提高 Few-Shot Learning 任务的性能方面发挥了显著作用。
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3 years ago
辅助照明的对抗图像合成
本篇论文提出了一种通过考虑前景目标在合成图像中所投射的潜在阴影的方法，采用 Adversarial Image Composition Net (AIC-Net) 生成阴影和前景样式的转移，利用可微分的空间变换模块实现对局部和全局的协同优化
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4 years ago
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