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        論文/代碼速遞2022.10.28!

        共 2004字,需瀏覽 5分鐘

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        2022-11-03 18:06


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        整理:AI算法與圖像處理
        CVPR2022論文和代碼整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
        ECCV2022論文和代碼整理:https://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo
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        最新成果demo展示:

        標(biāo)題:Open-Set Semi-Supervised Object Detection

        論文:https://ycliu93.github.io/assets/file/ECCV22_OSSOD.pdf
        主頁(yè):https://ycliu93.github.io/projects/ossod.html
        半監(jiān)督對(duì)象檢測(cè)(SSOD)的最新發(fā)展表明了利用未標(biāo)記數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)對(duì)象檢測(cè)器的前景。然而,到目前為止,這些方法都假定未標(biāo)記數(shù)據(jù)不包含分布外(OOD)類,這對(duì)于更大規(guī)模的未標(biāo)記數(shù)據(jù)集是不現(xiàn)實(shí)的。在這篇文章中,我們考慮一個(gè)更實(shí)際但更具挑戰(zhàn)性的問題,開放集半監(jiān)督對(duì)象檢測(cè)(OSSOD)。我們首先發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有的SSOD方法在開放集條件下獲得較低的性能增益,這是由語(yǔ)義擴(kuò)展引起的,在語(yǔ)義擴(kuò)展中,分散注意力的OOD對(duì)象被錯(cuò)誤地預(yù)測(cè)為半監(jiān)督訓(xùn)練的分布偽標(biāo)簽。為了解決這個(gè)問題,我們考慮在線和離線OOD檢測(cè)模塊,它們與SSOD方法集成。通過廣泛的研究,我們發(fā)現(xiàn)利用基于自監(jiān)督視覺變換器的離線OOD檢測(cè)器,由于其對(duì)偽標(biāo)記干擾的魯棒性,其性能優(yōu)于在線OOD檢測(cè)器。在實(shí)驗(yàn)中,我們提出的框架有效地解決了語(yǔ)義擴(kuò)展問題,并在許多OSSOD基準(zhǔn)測(cè)試(包括大規(guī)模COCOOpenImages)上顯示了一致的改進(jìn)。我們還驗(yàn)證了我們的框架在不同OSSOD條件下的有效性,包括不同數(shù)量的分布類、不同程度的監(jiān)管以及不同組合的未標(biāo)記集合。


        最新論文整理


           ECCV2022


        Updated on : 28 Oct 2022

        total number : 2

        Bridging the visual gap in VLN via semantically richer instructions

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.15565

        • 代碼/Code: None

        Addressing Heterogeneity in Federated Learning via Distributional Transformation

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.15025

        • 代碼/Code: https://github.com/hyhmia/distrans


            CVPR2022


           NeurIPS

        Updated on : 28 Oct 2022

        total number : 3

        Isometric 3D Adversarial Examples in the Physical World

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.15291

        • 代碼/Code: None

        Segmentation of Multiple Sclerosis Lesions across Hospitals: Learn Continually or Train from Scratch?

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.15091

        • 代碼/Code: https://github.com/naga-karthik/continual-learning-ms

        Efficient and Effective Augmentation Strategy for Adversarial Training

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.15318

        • 代碼/Code: https://github.com/val-iisc/dajat



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