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SeTAR:选择性低秩逼近的未知样本检测
SeTAR 是一种基于选择性低秩逼近视觉 - 语言和仅视觉模型的训练免费的异常检测方法,通过使用简单的贪婪搜索算法通过后期修改模型的权重矩阵来增强异常检测性能。在 ImageNet1K 和 Pascal-VOC 基准测试上的大量评估结果显示
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18 days ago
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