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CVPRRMem: 受限内存存储改进视频对象分割
通过限制记忆库的规模，我们在视频目标分割模块（VOS）中实现了显著的提高。这个过程平衡了帧的重要性和新鲜度，以维持一个有限容量的信息性记忆库，并降低了训练 - 推理过程中记忆长度的差异，从而在时间推理方面开辟了新的机遇。最终，我们通过 “R
PDF22 days ago
RAD: 基于图像异常检测鲁棒性的全面数据集
该研究介绍了一个具有自由视角、不均匀光照和模糊数据集的鲁棒异常检测（RAD）。RAD 旨在通过模拟真实世界的检查场景，重现各种成因的图像噪声，例如视角变化、不均匀光照和模糊效果，以识别工作平台上的异物。在 RAD 上评估和分析了 11 种最
PDF23 days ago
CVPR 2023 VAND 工作坊挑战赛 1 和 2 的零 / 少样本异常分类和分割方法：在零样本 AD 上获得第一名，在少样本 AD 上获得第四名
本文介绍了用于工业视觉检测的一个方案，该方案使用 CLIP 模型和多个存储器来实现无标准参考图像的零射和少射跟踪，从而实现对大量产品类型的快速自适应，并在 VAND 2023 挑战赛中获得了一等奖。
PDFa year ago
CVPR记忆意图：基于回想记忆的轨迹预测
提出了一个基于实例的方法 MemoNet，通过储存代表性实例和一个可训练的地址器来搜索与当前情况相似的实例，实现了对代理的移动意图的预测，进一步建立了两步轨迹预测系统。实验结果表明，该方法相较于之前的最佳方法有了较大的改进。
PDF2 years ago
对抗性动量对比预训练
为了在更小的批次和更少的 epochs 中帮助神经网络学习更强大的特征表示，本文提出了一种新的对抗动量对比学习方法，并引入了对应于干净样本和对抗样本的两个存储器。与以前的对抗性预训练模型相比，该方法在更小的批量和更少的训练 epochs 下
PDF4 years ago