字节跳动近期发布了一项名为'Byte Latent Transformer'的新型算法,在大规模模型训练中,采用了Patch而非Token作为基本的处理单元。该算法对于图像和视频内容的理解与分析展现出了卓越的性能,尤其适用于处理高分辨...
Read MoreMamba模型是一种先进的方法,擅长处理长序列,而不会带来传统Transformers的计算缺点。在计算机视觉领域,Mamba模型已经取得了显著的成果,并在多个应用中展现出其优越性。相比于传统的Transformers模型,Mamba模型...
Read More在目标检测领域,单域泛化(S-DG)一直是一个挑战。为了解决这一问题,最新的OA-DG方法应运而生。该方法采用了OA-Mix数据增强技术以及OA-Loss训练策略,旨在提高模型在单域环境下的泛化能力。OA-Mix通过混合不同类别...
Read More近期,一个名为Salience DETR的项目引起了业界关注。该项目采用了层次化显著性过滤技术,对目标检测中的查询选择进行了优化。通过这种方式,Salience DETR在保持计算效率的同时,也提高了检测的准确性。这一技术的出...
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Read More目标检测是识别物体及其边界框的过程。通常只能为训练前选择的一组固定物体进行检测。本研究介绍了一种实时方法,可以进行开放词汇目标检测,这意味着它可以检测任何在运行时指定的物体组合的边界框。该方法使用了一...
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