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一个开放世界、多样化、跨时空的动态野外人员再识别基准
通过开展多样性的采集场景、光照变化、人物状态和保护隐私等方面的数据收集和处理，以及提出潜在域扩展方法来改进人物再识别模型的泛化能力。
PDF3 months ago
NovelGym：面向开放世界的混合规划和学习智能体的灵活生态系统
AI agents are leaving the lab and entering the real world, and the paper introduces NovelGym, a platform for benchmarkin
PDF6 months ago
递归蒸馏用于开放集分布式机器人定位
提出了一种适用于开放式分布式机器人系统的新型训练方案，通过在未知地点遇到的其他机器人的协助下，构建伪训练数据集并用于学生模型的持续学习，在处理各种类型的开放式教师时只引入了最少的假设，包括不合作、无法训练（例如图像检索引擎）或黑盒教师（即数
PDF6 months ago
RegionPLC：区域点 - 语言对比学习用于开放世界 3D 场景理解
本文提出了一种开放式 3D 场景理解模型 ——RegionPLC，并通过对模型进行训练，使其具有开放词汇识别能力。采用密集视觉提示来引导从 2D 基本模型中提取区域级视觉语言知识，通过指针鉴别式对比学习，进一步使其实现从标题中对密集场景进行
PDFa year ago
开放世界实例分割：自上而下的学习与自下而上的监督
本研究提出了一种新的开放世界实例分割方法，称为自下而上和自上而下的开放世界分割（UDOS），它将经典的自下而上分割算法与自上而下的学习框架相结合。UDOS 通过从自下而上的分割中获得的弱监督训练自上而下的网络来预测目标的部分遮罩，并使用亲和
PDFa year ago
ECCV基于 LIDAR 点云的开放世界语义分割
该研究提出了一种基于 LIDAR 点云数据的开放式语义分割任务，使用 REdundAncy cLassifier 框架解决开放式语义分割和增量学习问题，并在 SemanticKITTI 和 nuScenes 数据集上达到了最先进的性能，同步
PDF2 years ago
开放世界半监督学习
研究了在实际场景中半监督学习的一个基本局限性，即未标注的测试数据往往包含以前在标注训练数据中遇到的类。为了解决这个问题，提出了 ORCA，一种端到端的深度学习方法来处理未知类别在标注和未标注数据中的不一致性，并在图像分类数据集和单细胞注释数
PDF3 years ago