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point-level supervision
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IJCAI
DenseDINO: 通过基于 Token 的点级一致性提高密集型自监督学习
本文提出了一种名为 DenseDINO 的简单且高效的自监督学习的 transformer 框架，用于学习密集视觉表示。通过跨视图引入基于 token 的点级监督来利用密集预测任务需要但被现有自监督 transformer 所忽略的空间信息
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a year ago
利用点级监督加速视频瞬间检索
本文提出了一种名为 Cheaper and Faster Moment Retrieval（CFMR）的新方法，其基于点级别监督，并设计了一种基于概念的多模式对齐机制，旨在提高 VMR 的检索效率。此方法可有效解决现有 VMR 方法所存在的
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a year ago
将退化与标签演化映射：使用单点监督学习红外小目标检测
本研究旨在利用点级别监督来实现红外小目标检测，使用标签演化框架（LESPS）扩展点标签，使网络预测可以逐渐逼近更新的伪标签，从而实现端到端训练，并通过广泛的可视化实验证明了我们方法的有效性，达到了超过 70％和 95％的像素级联合交集和目标
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a year ago
ECCV
点级监督的语义分割
本文提出了一种在训练期间可以节省标注成本的方法，该方法通过点级别标注和目标可能性将对象指向强监督引入到 CNN 模型的训练损失函数中，可以明显提高模型的准确性。
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9 years ago
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