2024 年美国时间 6 月 17 日至 21 日，IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）在美国西雅图召开。如大家预料，视觉 Foundation Model 成为今年 CVPR 除自动驾驶、3D 视觉等传统研究课题以外的核心会议主题。此外，由于会议召开前后，国内快手「可灵」开放图生视频功能火爆出圈、Runway 时隔一年推出新模型 Gen-3 ...
Few-Shot Private Object Localization zero-shot image classification 已截止 11.L3D-IVU: 3rd Workshop on Learning with Limited Labelled Data for Image and Video Understanding 项目主页:https://sites.google.com/view/l3divu2024/overview 技术方向...
[1] CVPR.#CVPR2024[EB/OL].(2024⁃04⁃05)[2024⁃07⁃10].https://x.com/CVPR/status/1775979633717952965. [2] Wu R, Chen L, Yang T, et al. LAMP: Learn A Motion Pattern for Few⁃Shot Video Generation[...
Few-Shot Private Object Localization zero-shot image classification 已截止 11.L3D-IVU: 3rd Workshop on Learning with Limited Labelled Data for Image and Video Understanding 项目主页:https://sites.google.com/view/l3divu2024/overview 技术方向:遥感图像理解 第一名:1000 美元 已截止 12.New frontiers...
4、Few-shot Learner Parameterization by Diffusion Time-steps 即使用大型多模态基础模型,少样本学习仍具有挑战性。如果没有适当的归纳偏差,很难保留微妙的类属性,同时删除与类标签啡不相关的显著视觉属性。 发现扩散模型(DM)的时间步骤可以隔离微妙的类属性,即随着前向扩散在每个时间步骤向图像添加噪声,微妙的属性通...
来自浙大的一篇文章,看模板应该是投稿CVPR,主要关注的问题是预训练模型中如何充分利用few-shot的能力,主要的方法是利用zero-shot能力和learnable prompt,使用self-ensemble 和distillation进一步增强,最终效果是1-shot在四个数据集上有3个点的平均提升。 Paper Link:arxiv.org/pdf/2401.0501 Motivation Few-shot Learning...
18 Jun 2024 · Hongpeng Pan, Shifeng Yi, Shouwei Yang, Lei Qi, Bing Hu, Yi Xu, Yang Yang · Edit social preview This report introduces an enhanced method for the Foundational Few-Shot Object Detection (FSOD) task, leveraging the vision-language model (VLM) for object detection. However,...
赛道2 — VLM Anomaly Challenge: Few-Shot Learning for Logical and Structural Detection 此次锐捷网络团队参加的即为赛道2。CVPR，英文全称IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference ，是由IEEE计算机协会和计算机视觉基金会(Computer Vision Foundation，CVF)共同主办，是一年一度的全球计算机视觉领域...
实验结果表明,交错数据对于 few-shot 和纯文本性能至关重要,而字幕数据提高了 zero-shot 性能;纯文本数据有助于提高 few-shot 和纯文本性能;精心混合图像和文本数据可以实现最佳多模态性能,同时保持强大的文本理解能力;合成数据有助于 few-shot 学习。
Rethinking Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation Paper: https://arxiv.org/pdf/2403.00592.pdf Code: https://github.com/ZhaochongAn/COSeg PDF: A Probability-Driven Framework for Open World 3D Point Cloud Semantic Segmentation Code: https://github.com/JinfengX/PointCloudPDF ...