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爱可可 AI 前沿推介(11.30)

爱可可爱生活  · 公众号  ·  · 2024-11-30 06:02
    

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LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 1、[CV] SAMURAI:Adapting Segment Anything Model for Zero-Shot Visual Tracking with Motion-Aware Memory 2、[LG] nGPT:Normalized Transformer with Representation Learning on the Hypersphere 摘要:适配SAM2实现基于动作感知记忆的零样本视觉跟踪、超球面上的基于表示学习归一化Transformer 1、[CV] SAMURAI: Adapting Segment Anything Model for Zero-Shot Visual Tracking with Motion-Aware Memory C Yang, H Huang, W Chai, Z Jiang... [University of Washington] SAMURAI:适配SAM2实现基于动作感知记忆的零样本视觉跟踪 要点: 解决SAM 2在视觉跟踪中的局限性:SAM 2虽然在分割任务中表现出色,但在视觉跟踪方面,尤其是在拥挤场景中处理快速移动或自身遮挡的物体时,存在困难。其固定窗口的记忆机制会导致误差传播。 提出SAMURAI:SAMURAI 针对零样本视觉跟踪改进了 SAM 2,通过结合运动线索和运动感 ………………………………

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