instance-level recognition | BriefGPT

关键词instance-level recognition

搜索结果 - 6

UDON: 通用动态在线蒸馏用于通用图像表示
UDON 是一种新的学习技术，利用多教师蒸馏将每个教师的特定领域知识传递给学生通用嵌入，通过采样技术动态分配培训批次以加快学习复杂领域的速度，并在最近的 UnED 基准测试中显著提高了性能。
PDF24 days ago
ICCV通往全能图像嵌入：一个针对通用图像表示的大规模数据集与挑战
该研究论文通过构建一个新的大规模公共基准数据集，评估了通用图像嵌入的性能，并通过实验证明，与单独训练每个领域的模型相比，现有方法和简单的扩展方法的性能较差。
PDF10 months ago
Met 数据集：艺术品实例级别识别
该研究介绍了一个艺术品领域的大规模实例级别识别数据集，包含了许多具有挑战性的问题，同时结合了自监督和监督对比学习来训练骨干网络进行非参数分类，该数据集可用于鼓励探索不同领域上的领域独立方法。
PDF2 years ago
DocSegTr: 一个基于实例级端到端的文档图像分割 Transformer
该研究提出了一个基于 Transformer 的模型 ——DocSegTr，用于端到端处理具有复杂排版的文档图像的实例级分割。实验结果表明，该模型对于文档分割表现优于现有的最先进方法，可作为文档图像实例级识别任务的有前途的基准。
PDF2 years ago
使用域外样本支持大规模图像识别
提出了一种高效的端到端方法，用于标注和排序地标图像，采用卷积神经网络将图像嵌入到高维特征空间，并使用视觉相似性分类图像，采用相似性重新排名预测，过滤噪声。使用该方法在 2020 年的 Google 地标识别挑战赛中获得了第一名。
PDF4 years ago
ECCV深度本地描述符的学习与聚合在实例级别的识别中的应用
该篇论文提出了一种用于实例级别识别的高效学习本地描述符的方法，它使用度量学习来训练深度神经网络，通过内部组件的激活传递局部描述符。与现有本地描述符相比，在两个实例级别识别任务中提供更好的性能和更低的存储器需求，这证明了全局描述符在大规模情况
PDF4 years ago