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学习鲁棒的多实例点云配准中的实例感知对应关系
通过 MIRETR，即 Multi-Instance REgistration TRansformer 方法，我们提出了一种粗到细的方法来提取具有实例感知的对应关系，通过联合学习实例感知超点特征和预测每个实例的掩码，从而最小化关注范围外的影
PDF3 months ago
SKU-Patch：面向 Auto-Store 中未见物体的高效实例分割
在大规模仓库中，对于机器人的货箱拾取来说，精确的实例掩模至关重要，但往往很难获得。本文提出了一种新的基于补丁引导的实例分割解决方案 SKU-Patch，利用每个新的 SKU 仅需少量图像补丁来预测准确和稳健的掩模，避免了繁琐的手动操作和模型
PDF8 months ago
分割、选择、校正：一种用于弱监督参考分割的框架
通过解决弱监督下的参考图像分割问题，提出了一种基于零样本学习的新型弱监督框架，通过分段、选择和修正三个步骤来获得高性能，实验结果表明该方法在弱监督下达到了与全监督方法相近的性能。
PDF8 months ago
MaIL: 一种用于引用图像分割的统一遮罩 - 图像 - 语言三模态网络
提出 MaIL 范式，是一个更加简洁的编码器 - 解码器流程，通过遮罩图像语言三模态编码器统一单模态特征提取器和它们的融合模型，实现不同模态间的充分特征交互，同时避免了单模态编码器与目标多模态任务之间的一致性问题，并首次在所有常用的引用图像
PDF3 years ago