ECCV 2024｜腾讯优图实验室14篇论文入选，含工业缺陷异常检测、图文引导图像编辑、多模态标签等研究方向

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前言   今年，腾讯优图实验室共有14篇论文被录用，内容涵盖工业缺陷异常检测、图文引导图像编辑、多模态标签等研究方向，展示了腾讯优图实验室在人工智能领域的技术能力和研究成果。 来源： 腾讯优图 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 以下为腾讯优图实验室的入选论文概览： 01 基于强化学习的多模态标签相关性排序 Multimodal Label Relevance Ranking via Reinforcement Learning Taian Guo, Taolin Zhang, Haoqian Wu, Hanjun Li, Ruizhi Qiao, Xing Sun 传统的多标签识别方法通常集中于标签的置信度，却往往忽视了与人类偏好相一致的 偏序关系 的重要性。为了解决这一问题，我们提出了一种创新的多模态标签相关性排序方法，并将其命名为基于近端策略优化的标签相关性排序算法（LR²PPO），该算法能够有效地识别标签间的偏序关系。LR²PPO首先利用目标域中的偏序对来训练 ………………………………