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CVPR 2024 | SPOT:序列置换的自回归Transformers,无监督目标分割新SOTA

将门创投  · 公众号  · 科技创业  · 2024-07-01 08:22

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以目标为中心的深度学习方法(Object-Centric)需要 将所见场景解析为可解释的目标实体,其中每个实体可以称为slot,表现形式通常为目标分割 ,作为计算机视觉领域中的一个重要任务,目标分割能够为目标跟踪、场景理解等高级视觉任务提供支持。为了摆脱需要大量标注数据的监督学习方法,近期的工作都聚焦于提升基于slot的无监督方法的性能。 本文介绍一篇发表在CVPR 2024上的论文,本文的研究团队来自雅典理工学院和valeo.ai等单位 。本文深入分析了现有方法的所面临的关键挑战,即如何高效的指导编码器生成对应于独立目标的特定"slot"表示,尤其是对于复杂的现实世界图像。 为了应对这一挑战,本文在模型架构和训练等多个方面进行了探索创新, 提出了一种称为SPOT的自回归Transformer,SPOT首先基于自训练的注意力蒸馏机制进行优化 ,可以直 ………………………………

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