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token selection
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CVPR
魔法令牌:多模物体重新识别中的选择多样性令牌
通过 EDITOR 框架中的多模态对象 ReID 方法实现对背景的抑制、特征重提取、空间频率令牌选择和特征细化,以产生更具辨别性的特征,从而提高在复杂视觉场景中的对象再识别效果。
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4 months ago
金字塔 BERT:通过基于核心集的逐步令牌选择减少复杂度
Pyramid-BERT 是一种新的解决方案,用于 Transformer-based 语言模型中,通过核心集基于 token selection 技术,可以避免昂贵的 pre-training,给出了高效的 fine-tuning,从而使
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2 years ago
ECCV
空间 - 时间令牌选择的有效视频 Transformer
本文提出了 STTS 框架,这是一种动态选择少量视频关键信息的方法,可以在减小计算量的同时保持较高的识别准确率。
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3 years ago
特征融合视觉 Transformer 用于细粒度视觉分类
本文提出了一个基于 Transformer 的框架,通过聚合特征来处理细粒度视觉分类任务,其中引入了一种新的令牌选择模块(MAWS)来引导网络有效地选择具有判别性的令牌,从而实现了最先进的性能。
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3 years ago
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