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晓飞的算法工程笔记

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SINE：上下文示例驱动，打造真正的通用分割模型 | NeurIPS'24

论文: A Simple Image Segmentation Framework via In-Context Examples

2025-01-02

940

SSD：清华出品，可切换密集稀疏的大模型预训练加速方案 | ICML'24

论文: Exploring the Benefit of Activation Sparsity in Pre-training

2024-11-28

1410

Pcb-Merging：无需训练的多任务模型合并方案 | NeurIPS'24

论文: Parameter Competition Balancing for Model Merging

2024-11-22

840

SAM4MLLM：结合多模态大型语言模型和SAM实现高精度引用表达分割 | ECCV'24

论文: SAM4MLLM: Enhance Multi-Modal Large Language Model for Referring Expression Segmentation

2024-11-13

1510

CLIPFit：不绕弯子，直接微调比提示微调和适配器微调更好 | EMNLP'24

论文: Vision-Language Model Fine-Tuning via Simple Parameter-Efficient Modification

2024-11-11

2430

RAC：无训练持续扩展，基于检索的目标检测器 | ECCV'24

论文: Online Learning via Memory: Retrieval-Augmented Detector Adaptation

2024-11-08

720

SyncOOD：增加OOD目标检测鲁棒性，自动化数据助您一臂之力 | ECCV'24

论文: Can OOD Object Detectors Learn from Foundation Models?

2024-11-05

1080

MMCA：多模态动态权重更新，视觉定位新SOTA | ACM MM'24 Oral

论文: Visual Grounding with Multi-modal Conditional Adaptation

2024-11-04

1720

DPaRL：耶鲁+AWS出品，开放世界持续学习场景的新解法 | ECCV'24

论文: Open-World Dynamic Prompt and Continual Visual Representation Learning

2024-11-01

920

Data-Free，多目标域适应合并方案，简单又有效 | ECCV'24

论文: Training-Free Model Merging for Multi-target Domain Adaptation

2024-10-30

1030

ClearCLIP：倒反天罡，删除两个组件反而可以提升密集预测性能 | ECCV'24

论文: ClearCLIP: Decomposing CLIP Representations for Dense Vision-Language Inference

2024-10-29

1220

CerberusDet：不同任务共享不同的部分，新多任务目标检测方案

论文: CerberusDet: Unified Multi-Dataset Object Detection

2024-10-28

1450

新思路，基于Diffusion的初始化权重生成策略 | ECCV'24

论文: Efficient Training with Denoised Neural Weights

2024-10-24

1190

LaMI-DETR：基于GPT丰富优化的开放词汇目标检测 | ECCV'24

论文: LaMI-DETR: Open-Vocabulary Detection with Language Model Instruction

2024-10-22

1640

Plain-Det：同时支持多数据集训练的新目标检测 | ECCV'24

论文: Plain-Det: A Plain Multi-Dataset Object Detector

2024-10-21

790

DiTAC：不知如何提升性能？试试这款基于微分同胚变换的激活函数 | ECCV'24

论文: Trainable Highly-expressive Activation Functions

2024-10-17

1460

ERQ：32位转5位仅掉些许精度，来看看两段式后训练量化 | ICML 2024

论文: ERQ: Error Reduction for Post-Training Quantization of Vision Transformers

2024-10-16

990

WTConv：小参数大感受野，基于小波变换的新型卷积 | ECCV'24

论文: Wavelet Convolutions for Large Receptive Fields

2024-10-14

8240

OOOPS：零样本实现360度开放全景分割，已开源 | ECCV'24

全景成像系统在最近几年显著发展，这促进了多种全景视觉应用的产生。由于全面的360°视场，全天候全景图在感知周围环境时提供了更丰富的视觉线索，在广泛的场景理解任务中，使环境数据的捕获更加完整和沉浸，这对深入的场景理解至关重要。这种广角视角超越了针孔图像的有限范围，显著增强了计算机视觉系统在各种应用中感知和解析环境的能力。尽管与针孔图像相比，利用全景图像在计算机视觉应用中的好处显而易见，但必须不断考虑一些值得注意的挑战，具体如下：

2024-10-10

1190

SelMatch：最新数据集蒸馏，仅用5%训练数据也是可以的 | ICML'24

论文: SelMatch: Effectively Scaling Up Dataset Distillation via Selection-Based Initialization and Partial Updates by Trajectory Matching

2024-09-25

1880

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