对于sample-authordraft.tex模板，进行以下修改步骤：基础投稿版本调整：将某些部分替换为相应内容，比如将...替换为...，并取消注释并填写你的注册信息。微调：模板中红色框出的部分，官方未明确是否需要保留，通常建议删除。若选择保留，需在.tex文件中添加或更新相关年份的MM信息，如2022年的...删除DOI...
2)微调 图片中红色框出的是模板里自带的,投稿情况下可以保留也可以删除,官网没有对此的明确说明,但大家是默认删除是可以的哈。 删除1,在tex添加以下语句 \renewcommand\footnotetextcopyrightpermission[1]{} 如果不删除1,想要保留,请修改tex里为当年的MM信息,比如2022年的如下: \setcopyright{acmcopyright} \copyrig...
next; }e[Mm]; int tot,head[Mn]; void add(int u,int v) { e[tot].v=v; e[tot].next=head[u]; head[u]=tot++; } int mx[Mn],my[Mn],vis[Mn]; int dis; int dx[Mn],dy[Mn]; int n; bool searchp() { queue<int>q; dis=INF; memset(dx,-1,sizeof(dx)); memset(dy...
ACM MM 2024 | 多模态不可学习样本:保护数据免受多模态对比学习的威胁 多模态对比学习(如CLIP)通过从互联网上抓取的数百万个图像-字幕对中学习,在零样本分类方面取得了显著进展。然而,这种依赖带来了隐私风险,因为黑客可能会未经授权地利用图像-文本数据进行模型训练,其中可能包括个人和隐私敏感信息。 最近的工作提出...
FiLo论文已经被人工智能和多媒体领域*会议 ACM MM 2024 接收,论文预印版已发布于 Arxiv 上,并开源了相关代码。 研究团队认为,现有异常检测方法往往只注重判断图像中是否含有异常,而不重视异常的具体内容,通过借助大语言模型的丰富知识,后续研究可以增强异常检测方法对具体异常类型的判断,...
接下来,FiLo将待检测图像输入到CLIP图像编码器以提取中间层特征,这些特征通过多尺度、多形状的跨模态交互模块(MMCI)与含有位置信息的文本特征交互,生成异常分数图。最后综合各中间层的异常分数图,即可得到最终的异常图和全局异常得分。 通过这种方法,FiLo能够充分利用LLMs的强大先验知识和Grounding DINO的初步定位能力,再...
FiLo论文已经被人工智能和多媒体领域顶级会议 ACM MM 2024 接收,论文预印版已发布于 Arxiv 上,并开源了相关代码。 研究团队认为,现有异常检测方法往往只注重判断图像中是否含有异常,而不重视异常的具体内容,通过借助大语言模型的丰富知识,后续研究可以增强异常检测方法对具体异常类型的判断,增加方法的实用性和可信度。
接下来,FiLo将待检测图像输入到CLIP图像编码器以提取中间层特征,这些特征通过多尺度、多形状的跨模态交互模块(MMCI)与含有位置信息的文本特征交互,生成异常分数图。最后综合各中间层的异常分数图,即可得到最终的异常图和全局异常得分。 通过这种方法,FiLo能够充分利用LLMs的强大先验知识和Grounding DINO的初步定位能力,再...
接下来,FiLo将待检测图像输入到CLIP图像编码器以提取中间层特征,这些特征通过多尺度、多形状的跨模态交互模块(MMCI)与含有位置信息的文本特征交互,生成异常分数图。最后综合各中间层的异常分数图,即可得到最终的异常图和全局异常得分。 通过这种方法,FiLo能够充分利用LLMs的强大先验知识和Grounding DINO的初步定位能力,再...
FiLo论文已经被人工智能和多媒体领域顶级会议 ACM MM 2024 接收,论文预印版已发布于 Arxiv 上,并开源了相关代码。 研究团队认为,现有异常检测方法往往只注重判断图像中是否含有异常,而不重视异常的具体内容,通过借助大语言模型的丰富知识,后续研究可以增强异常检测方法对具体异常类型的判断,增加方法的实用性和可信度。