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基于混合 Transformer 的自监督单目深度估计的多先验表示学习
通过利用多个先验知识来增强表示能力，我们提出了一种新颖的自监督单目深度估计模型，以综合提高深度估计的准确性和可靠性。
PDF21 days ago
从 SAM 提取语义先验，用于高效图像修复模型
通过融合和提取语义先验，我们提出了一个通用框架来改善图像恢复任务中的效果，同时提高模型的推理效率，并通过引入语义引导的关系模块来进一步改善恢复模型的性能。
PDF3 months ago
AAAI语义镜头：面向视频超分辨率的实例中心语义对齐
该研究提出了一种基于视频语义的超分辨率方法，通过引入语义先验信息并结合像素级特征，实现了准确的帧间对齐，从而在视频超分辨率任务中获得了优于现有方法的结果。
PDF7 months ago
不训练你的龙：利用语义前沿进行无需训练的物体目标导航
该篇论文介绍了一种模块化的训练免费方案，利用经典的 V-SLAM 框架构建结构化场景表示，并注入语义和统计信息，通过感知物体类别和语义信息指导智能体进行探索和导航任务。
PDFa year ago
图像恢复中 SAM 先验探究
该研究论文利用新型的图像分割神经网络，提出一种轻量级的先验调整单元，将先验知识融入现有的 IR 网络，提高了图像还原的质量。
PDFa year ago
大型语言模型的上下文学习方式不同
本研究研究了语言模型中的场景学习（ICL）如何受到语义先验和输入标签映射的影响，同时对各种模型家族进行了调查。
PDFa year ago
SeMask: 用于语义分割的语义掩蔽变形器
本文提出了 SeMask 框架，将语义信息嵌入预训练分层 Transformer 模块的编码器中以提高模型性能，并使用轻量级语义解码器进行训练。实验结果表明，嵌入语义先验可以显著提高模型效果，并且与 Swin Transformer 和 M
PDF3 years ago
IJCAI基于学习语义先验的上下文感知图像修复
本文提出了一种基于预训练任务和语义先验的图像修复方法，通过预处理任务学习语义先验并将其适应于图像修复，提出了一种上下文感知的图像修复模型，全面融合全局语义和局部特征，实现了对 Places2，CelebA 和 Paris StreetVie
PDF3 years ago
CVPR视觉任务中无监督领域自适应的分类对比方法
本文探讨了在无监督领域适配中实例对比学习的思想，并提出一种引入语义先验的新型类别对比技术 (CaCo)，用于视觉无监督领域适配，通过考虑实例对比学习作为字典查找操作，构建了一个具有语义意识的字典，其中每个目标样本基于源样本的类别先验被分配一
PDF3 years ago
使用场景先验知识的视觉语义导航
本文通过使用图卷积网络和深度强化学习框架将语义先验知识纳入到语义导航的任务中，证明语义知识如何显著提高性能并改善对未知场景和 / 或对象的泛化能力。
PDF6 years ago
IJCAI利用语义先验的显著目标检测
本文提出了将语义先验嵌入显式和隐式显著性图中的算法，以形成像素精度显著性图。在 ECSSD 和 HKUIS 两个具有挑战性的数据集上进行的广泛实验表明，本方法优于其他最新方法。
PDF7 years ago