此外,在标准化FS-PCS setting下,作者提出一个新的correlation优化范式,显著提高了模型在few-shot任务上的泛化性能。文中的模型COSeg融合了HCA来挖掘有效的点云关联信息和BPC来进行背景预测的调整,在所有few-shot任务上实现了最佳的性能。 文中改正的标准化setting开放了更多在Few-shot 3D分割任务上提升的可能性,同时...
1.在文中的新setting下,虽然COSeg实现了最佳性能,但仍然有很大的进步空间,可以改进模型以实现更优的few-shot泛化:如改进prototype的抽取方式 [1,2],改进correlation优化模块 [3],对每个few-shot任务做针对性的训练 [4]。 2. 解决Base类别干扰问题也是影响Few-shot性能的关键因素,可以从训练或模型设计角度进行优化...
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 ...
此外,在标准化FS-PCS setting下,作者提出一个新的correlation优化范式,显著提高了模型在few-shot任务上的泛化性能。文中的模型COSeg融合了HCA来挖掘有效的点云关联信息和BPC来进行背景预测的调整,在所有few-shot任务上实现了最佳的性能。 文中改正的标准化setting开放了更多在Few-shot 3D分割任务上提升的可能性,同时...
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...
CVPR 2024 Under Review | Less is More:A Closer Look at Multi-Modal Few-Shot Learning 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...
《电影智能化制作新机遇:CVPR 2024多模态技术发展综述》一文讨论分析了2024年国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)中多模态领域前沿技术成果,客观展示了当前多模态技术的前沿发展现状,探讨其可能为电影智能化制作带来的新机遇,对电影从业者和...
为了探讨电影智能化制作新机遇,本文深入分析2024年国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)中多模态领域前沿技术成果。具体而言,本文聚焦视觉、文本和音频三个模态的研究与多模态技术在电影制作领域的重要应用:视频生成、视频编辑和预告片剪辑技术,视频描述生成和视频内容解读技术,以及声画同步、音效生成和视频配乐技术。研究表明...
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...
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...