关键词multi-granularity alignment
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- MM零样本基于骨架的动作识别的信息补偿框架
从信息论的角度设计信息补偿学习框架，通过多粒度语义交互机制来提高零样本动作识别准确性，并提出多层次对齐方法对动作类别的信息进行补偿，利用新的损失函数采样方法获得紧密且鲁棒的表示，进而通过合成多粒度语义嵌入形成适当的分类决策面，验证多粒度语义 - UMG-CLIP: 一个统一的多粒度视觉通才用于开放世界理解
该研究扩展了 CLIP 模型的多粒度对齐，在多个层次上构建了伪注释数据集，并开发了名为 UMG-CLIP 的统一多粒度学习框架，通过参数高效调整，实现了在各种图像理解基准测试中超越当前广泛使用的 CLIP 模型，包括开放世界识别、检索、语义 - 使用开放词汇部分分割技术实现更密集的结果
本文提出了一个具有部分分割能力的检测器，可以通过多粒度对齐来预测开放词汇的物体和它们的部件分割，并通过密集语义对应将新物体解析为其部件。该方法在不同数据集上的实验表现优于基线方法，并且具有更好的数据通用性。
- 具有统一多粒度对齐的鲁棒领域自适应目标检测
该论文提出了一种基于多粒度对齐的检测框架，不仅考虑了不同类别实例之间的区别，还考虑了不同领域中不同粒度样本的区别，并采用自适应指数移动平均策略 for model assessment 来提高检测的鲁棒性。
- CVPR多粒度对齐领域自适应物体检测
本文中，我们提出了一个统一的多粒度对齐的对象检测框架，以实现领域内不变的特征学习。我们使用来自主干网络的像素级特征图，首先开发了全尺度门控融合模块来聚合实例的判别表示，从而实现了强大的多尺度目标检测。与此同时，我们提出了多粒度鉴别器，以识别