来更新一下，6篇文章分别是224， 223， 422， 222， 344，334，第一个是我的分数。所有文章都打了...
为了评估该方法,研究者采用了掩码图像预训练的迁移学习设置,即首先在图像分辨率为 224 × 224 的 ImageNet 上使用重构损失对模型进行预训练,然后使用监督数据在目标任务上对模型进行微调。 通过SAMI 预训练,可以在 ImageNet-1K 上训练 ViT-Tiny/-Small/-Base 等模型,并提高泛化性能。对于 ViT-Small 模型,研究者...
初审的审稿意见还是比较正面的,这篇论文得到了224的分数(两个weak accept,一个weak reject),给拒绝意见的那个人说idea is somewhat weak,并且说了我论文的一个硬伤,没法解释为什么RAIN模块在不同网络层的作用差别那么大。我在rebuttal中也承认了这一点,不过我也强调了说本文的主要贡献是balabala,并且我们探究了应用...
初审的审稿意见还是比较正面的,这篇论文得到了224的分数(两个weak accept,一个weak reject),给拒绝意见的那个人说idea is somewhat weak,并且说了我论文的一个硬伤,没法解释为什么RAIN模块在不同网络层的作用差别那么大。我在rebuttal中也承认了这一点,不过我也强调了说本文的主要贡献是balabala,并且我们探究了应用...
224，结果太差准备撤稿了，但审稿人批评得挺有道理的，看完确实觉得写得不好。最近几次会议结果都不太...
季军方案:队伍对数据进行了预处理,包含16帧/视频采样、尺寸缩放为256x256再进一步中心裁剪至224x224大小、使用标准RandomResizedCrop(0.5, 1.0)进行数据增强。队伍使用由一个视觉编码器和一个文本编码器组成的CLIP模型作为基线模型,然后载入...
所有模型都在分辨率为 224 × 224 224 \times 224224×224 的图像上进行训练和评估。其中星号表示该模型是使用标记标签进行训练的。据笔者所知,这是在没有额外训练数据或训练技巧所能取得的最佳结果。此外,使用基于标记的蒸馏技术,BiFormer-S的准确率可以进一步提高到 84.3 % !
所以，从这个角度看，CVPR不可能是水会的。毕竟CV领域没有更好的会议，而且一直是圈内主流学者关注和...
其实处于两端的文章都不多，绝大部分的文章都存在争议。比如有一些文章的分数是224，一开始收到这个分数作者可能还挺开心的。经过rebuttal的时候，这个分数就会变化。但是即使最终分数是两个偏向接收的，一个偏向拒绝，或者反过来，这篇文章都存在接收或者拒绝的可能。AC会根据每篇文章的分数与其他AC讨论进行具体分析。包...
上表展示了不同模型变体的网络宽度和深度。其中FLOP是基于 224 × 224 输入计算的。 所有模型都在分辨率为 224 × 224 224 \times 224224×224 的图像上进行训练和评估。其中星号表示该模型是使用标记标签进行训练的。据笔者所知,这是在没有额外训练数据或训练技巧所能取得的最佳结果。此外,使用基于标记的蒸馏技术...