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probabilistic pixel-text matching loss
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CVPR
稠密预测的概率性提示学习
本文介绍了一种新的概率提示学习方法,利用可学习的类别不可知属性提示描述对象类的通用属性,并与类别信息和视觉上下文知识相结合,定义类别特定的文本分布,通过使用概率像素文本匹配损失来指导密集预测任务,增强了所提出方法的稳定性和泛化能力。实验结果
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