semantic variance | BriefGPT

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CPR++：通过单一粗糙点监督进行物体定位
通过选择语义中心点替代初始标注点，我们提出了粗糙点细化（CPR）方法，该方法从算法角度首次尝试减轻语义变异问题，并结合采样区域估计模块和级联结构进行全局优化，进一步整合方差正则化来集中预测分数，实现高性能对象定位。
PDF5 months ago
多模态视觉融合的解读
通过提供一个分析框架和新的度量标准，我们研究了多模态视觉社区的解释。通过实验，我们调查了不同模态之间的一致性和特殊性，模态内的演化规则，以及优化多模态模型时使用的协作逻辑，并揭示了一些重要发现，这些发现有助于重新思考流行的多模态视觉融合策略
PDFa year ago
ECCVEgo4D 自然语言查询挑战 2022 中的高效粗 - 细对齐框架
本技术报告介绍了 ECCV 2022 中 Ego4D 自然语言查询（NLQ）挑战的 CONE 方法。该方法利用了 COarse-to-fiNE 对齐框架，通过对比学习学习了粗粒度语义方差，同时利用对比视觉 - 文本预训练模型 EgoVLP
PDF2 years ago
CVPR单个粗略点监督下的物体定位
利用粗略的关键点标注，提出了一种使用粗点标注的 POL 方法，通过多实例学习构建点袋，选择语义相关点并产生语义中心点，从而定义了一种弱监督演化过程，确保在粗点监督下进行高性能对象定位器的训练。
PDF2 years ago