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NeurIPS 2024 | 無需訓(xùn)練,一個框架搞定開放式目標檢測、實例分割

AIGC動態(tài)11個月前發(fā)布 機器之心
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NeurIPS 2024 | 無需訓(xùn)練,一個框架搞定開放式目標檢測、實例分割

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原標題:NeurIPS 2024 | 無需訓(xùn)練,一個框架搞定開放式目標檢測、實例分割
關(guān)鍵字:開放式,模型,物體,作者,方式
文章來源:機器之心
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AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學(xué)術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容,覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室,有效促進了學(xué)術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文作者均來自北京大學(xué)王選計算機研究所。主要作者包括:林志威,北京大學(xué)博士生;王勇濤,北京大學(xué)副研究員;湯幟,北京大學(xué)研究員。
本文介紹了來自北京大學(xué)王選計算機研究所的王勇濤團隊的最新研究成果 VL-SAM。針對開放場景,該篇工作提出了一個基于注意力圖提示的免訓(xùn)練開放式目標檢測和分割框架 VL-SAM,在無需訓(xùn)練的情況下,取得了良好的開放式 (Open-ended) 目標檢測和實例分割結(jié)果,論文已被 NeurIPS 2024 錄用。論文標題:Training-Free Open-Ended Object Detection and Segmentation via Attention as Prompts
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/


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