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CVPRNetTrack: 使用网络实现高度动态物体的跟踪
NetTrack 是一个高效、通用、经济实惠的追踪框架，通过引入细粒度学习，利用点级视觉线索来构建一个对动态性鲁棒的动态感知关联。它还学习了细粒度的样本选择和匹配方法，以及细粒度的定位。在鸟群追踪 (Bird Flock Tracking)
PDF4 months ago
自主驾驶中角点检测的多模态增强目标性学习器
在自动驾驶中，当前的物体检测方法在开放环境下的角点案例检测方面表现不佳，本研究提出了一种多模态增强的物体概念学习器解决方案，通过减少已知类别和未知类别之间的差异，实现了对新颖类别的高召回率的检测效果。
PDF5 months ago
在开放环境中检测和学习非分布数据：算法和理论
这篇论文在机器学习领域做出了重要贡献，特别是在面对前所未见的数据和情境的开放世界情况下。通过研究开放世界机器学习中的 Out-of-distribution (OOD) Detection 和 Open-world Representati
PDF9 months ago
CVPR2023 BURST 长尾和开放世界挑战的第一名解决方案
目前，视频实例分割（VIS）旨在从训练类别的有限集中对视频中的对象进行分割和分类，但缺乏处理真实世界视频中多样对象的能力。本研究在长尾和开放世界场景下研究了 VIS，通过训练模型在 LVISv0.5 和 COCO 数据集上，并在 TAO 数
PDFa year ago
IJCAI开放式半监督新类别发现
该文提出了一种名为 OpenNCD 的新的半监督开放世界的未知类别发现方法，它是一种在多个原型上进行的渐进式双层对比学习方法，该方法由两个相互增强的部分组成。首先，介绍了一种双层对比学习方法，然后提出了一个可靠的原型相似度度量方法。对三个图
PDFa year ago
CVPR基于示例的开放式全景分割网络
本研究提出了一种基于样本的开集全景分割网络（EOPSN），针对未知类开启了一项开放式全景分割（OPS）任务，并在 COCO 数据集上构建了标准测试。通过对样本的聚类和伪基准的应用，我们的方法识别了新类别并证明了其在开放式情景下的有效性。
PDF3 years ago