原文链接:CVPR'24 | 工业缺陷&语义异常,InCTRL:无训练目标数据的超强异常检测模型! 下面一起来阅读一下这项工作~ 1. 论文信息 论文题目:Toward Generalist Anomaly Detection via In-context Residual Learning with Few-shot Sample Prompts 作者:Jiawen Zhu and Guansong Pang 作者机构:School of Computing and In...
这些挑战在长时间视频中尤为突出,使得任务更加复杂。 原文链接:CVPR'24开源 | 复杂视频目标分割比赛第一名 VOS方法通常通过比较测试帧与前几帧来实现视频对象分割。它们首先使用关联模型生成测试帧与目标模板之间的像素级相关特征。然后,这些相关特征用于准确预测目标掩码。为了处理目标外观随时间的变化,某些方法引入了一...
7个赛道，5个冠军。这就是中国团队，最近在国际大赛上取得的成绩，不是乒乓球赛哦。而是AI顶会CVPR 2024举办的自动驾驶国际挑战赛，汇聚了包括中国、美国和德国在内等10多个国家，上百支队伍参赛，其中包括英伟达、AMD、博世等领域巨头，以及多所知名高校。然而最终获奖名单，多少让人意外，有几家初创企业杀出重围，...
研究引入了一个新任务,名为Grounded CoMPaT Recognition(GCR),旨在集体识别和定位三维对象部件上的材料组成。此外,研究还报道了在CVPR会议上组织的数据挑战的结果,展示了获胜方法的使用情况,该方法利用了一个修改过的PointNet++模型,训练在6D输入上,并探索了GCR增强的替代技术。 本文介绍了3DCOMPAT++数据集,这是一个用...
CVPR’24官方已开始征集CV4MR（CV for MIXED REALITY）研讨会的作品了，目标领域包括实时视图合成/深度估计/3D捕获与重建/SLAM/场景理解/等等。截止日期3月15日，合适的朋友赶紧冲吧。好了最后，我们也期待一波后续的颁奖，看看今年的最佳论文花落谁家～参考链接：[1]https://twitter.com/CVPR[2]https://twitter...
CVPR'24亮点研究：SSD-KD——高效无数据知识蒸馏新方法，数据规模提升10倍效率 前言：数据知识蒸馏是一种能够有效利用大型教师网络所学知识来训练较小型学生网络的方法，其独特之处在于无需访问原始训练数据，从而极大降低了实际应用中的隐私、安全和专有风险。当前，这一领域的研究多遵循反演蒸馏范式，即通过预训练的...
3D点云物体检测对自动驾驶感知至关重要,如何高效地从稀疏点云数据中学习特征表示是3D点云物体检测面临的一个关键挑战。我们在本文中将会介绍团队发表在NeurIPS 2023的HEDNet和CVPR 2024的SAFDNet,其中HEDNet聚焦于解决现有稀疏卷积神经网络难以捕捉远距离特征间依赖关系的问题,而SAFDNet则是基于HEDNet构建的纯稀疏点云检...
这个神奇的发现来自港中文MMLab和腾讯AI Lab的合作研究,相关论文已被CVPR 2024接收,引起广泛关注。 从无关数据中学习有用知识 具体来说,团队提出了一种称为多模态通路(Multimodal Pathway)的新框架。 该框架允许Transformer模型在处理特定模态的数据时,同时利用其他模态中的无关数据进行训练,从而在不增加额外推理成本的...
在Occ3D和没有相机可见mask的训练中,我们的ALOcc在RayIoU方面实现了2.5%的绝对增益,同时使用相同的输入大小(256×704)和ResNet-50,以与SOTA速度相当的速度运行。ALOcc在CVPR24占用率和流量预测竞赛中也获得了第二名。 开源链接:https://github.com/cdb342/ALOcc...
目前，该工作已被CVPR 2024会议接收，团队由北大助理教授、博导董豪领衔。大模型如何直接操控机械臂？大多的具身操纵工作主要依赖大语言模型的推理能力来进行任务编排和规划。然而，鲜有研究探索大语言模型在实现低层原子任务（low-level action）方面的潜力。因此，该方法致力于探索和激发大语言模型在预测低层原子任务的...