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适应预训练视觉模型用于新颖实例检测和分割
利用新颖实例检测和分割 (NIDS) 的统一框架 (NIDS-Net)，包括物体提案生成、实例模板和提案区域的嵌入创建，以及实例标签分配的嵌入匹配，通过前沿特征平均和权重适配器机制生成高质量实例嵌入，取得显著性能提升。
PDFa month ago
ICCVCTVIS：在线视频实例分割的一致训练
在线视频实例分割的一项研究提出了一种名为 CTVIS 的训练策略，通过构建对比项和加入噪声来增强实例嵌入的区分度，从而解决了遮挡、重新识别和形变等实例分割挑战，并在三个 VIS 基准测试中超过了其他方法。
PDFa year ago
CVPR元学习视觉语言模型以发现视频中的命名实例
提出了在大规模视觉 - 语言模型基础上，通过元学习实现个性化视频搜索的方法，其中用于表示每个实例的嵌入同时结合了共享和全局类别特征，并在 This-Is-My 和 DeepFashion2 数据集上展示出超过现有技术 15% 的相对改进。
PDFa year ago
ECCV基于点的分割，用于高效的在线多目标跟踪和分割
本文提出了一种新的多对象跟踪方法，该方法利用无序的 2D 点云表示来生成实例嵌入，从随机选择的点中学习辨别实例嵌入，利用多种信息数据模态来丰富点特征，基于此建立了在线 MOTS 系统 PointTrack，在三个数据集上进行评估，并构建了一
PDF4 years ago
ShapeMask: 通过形状先验细化学习新对象的分割
介绍了一种名为 ShapeMask 的解决利用对象的形状中间概念来解决在实例分割中应用于新类别的问题的方法。与现有方法相比，该模型通过学习形状先验和实例嵌入来捕获对象形状和外观信息，并取得了 6.4 到 9.4 的 AP 值提高。
PDF5 years ago
CVPR通过集合函数进行嵌入自适应的小样本学习
本文提出了一种新的适应实例嵌入到目标分类任务中的方法，通过一种集合到集合的函数，生成特定于该任务且有区分度的嵌入，并在标准少样本分类基准和四个扩展少样本学习设置中进行了验证，取得了一致的改进和最新的最佳结果。
PDF6 years ago
ICLR用带保障实例嵌入建模不确定性
提出了一种使用随机变量作为嵌入空间的表示方式，通过降低不确定性 (Ambiguity) 提高了图像匹配和分类任务的性能，学到了更有结构的嵌入空间并能计算与下游性能相关的每个示例的不确定性测量。
PDF6 years ago