unification | BriefGPT - AI 论文速递

关键词unification

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朝向通用和盲目的 RGB-X 追踪器
我们展示了在 RGB-X 视频目标跟踪上，在统一化时的专门化不必要，通过使用一种称为 XTrack 的单一模型跟踪器，在推理过程中对任何模态 X 保持盲目，以实现输入模态的统一，并实现专门模态的信息表示，从只有配对数据开始，通过简单的训练过
PDFa month ago
In-Context Translation: 走向图像识别、处理和生成的统一化
我们提出了一种称为 In-Context Translation (ICT) 的通用学习框架，用于统一视觉识别、图像处理和条件图像生成。ICT 通过统一减少了特定任务模型设计所带来的内在归纳偏差，并最大程度地增强了相似任务之间的相互促进。在
PDF3 months ago
延迟统一的叠加
将统一规则移动到演算水平可提高欠定规则推理系统的完备性和效率
PDF4 months ago
TOTEM: 基于令牌化的时间序列嵌入用于一般时间序列分析
本研究探索了跨任务和领域的统一建模，通过使用离散的、学到的时间序列数据表示方法来实现通用、跨领域训练。我们提出了一种名为 TOTEM 的简单的分词架构，它使用自监督学习的方式来嵌入来自不同领域的时间序列数据。通过在 17 个真实世界的时间序
PDF4 months ago
SpeechComposer: 统一多个语音任务的提示组合
该研究中提出了一种名为 SpeechComposer 的新型仅解码语音语言模型，通过组合一组固定的提示标记，可以统一常见的语音任务，从而改进了基准模型的性能。
PDF5 months ago
ECCV物体追踪的大一统
提出了一种统一方法 Unicorn，可以通过单个网络和相同的模型参数同时解决四个跟踪问题 (SOT、MOT、VOS 和 MOTS)，该方法采用相同的输入、主干、嵌入和头部，解决了现有跟踪器过度专业化特定任务的问题，并在包括 LaSOT、Tr
PDF2 years ago
CVPR多视角立体视觉深度估计的反思：一种统一的表示方法
本文提出了一种新的深度图表示方式 ——Unification，将回归和分类学习的优势结合在一起，在设计了新的统一 Focal Loss 的基础上，构建了一个粗到细的 Coarse-to-fine framework，称为 UniMVSNet
PDF3 years ago
统一合成
本研究提出了基于统一的程序综合方法来解决程序合成问题，并在三个不同的领域中提出适当的统一算子来实现通用综合过程。实验结果表明，使用该方法的原型工具相对于基于 CEGIS 方法的工具表现明显更好。
PDF9 years ago