摘要：
论文深入探讨了层级注意力与一般注意力机制之间的区别，并指出现有的层级注意力方法是在静态特征图上实现层间交互的。这些静态层级注意力方法限制了层间上下文特征提取的能力。为了恢复注意力机制的动态上下文表示能力，提出了一种动态层级注意力（DLA）架构。DLA包括双路径，其中前向路径利用一种改进的递归神经网络 阅读全文
摘要：
无数据知识蒸馏能够利用大型教师网络所学到的知识，来增强较小型学生网络的训练，而无需访问原始训练数据，从而避免在实际应用中的隐私、安全和专有风险。在这方面的研究中，现有的方法通常遵循一种反演蒸馏的范式，在预训练教师网络指导下实时训练生成对抗网络来合成一个大规模的样本集用于知识蒸馏。论文重新审视了这种常 阅读全文
摘要：
现实世界的数据通常表现为长尾分布，常跨越多个类别。这种复杂性突显了内容理解的挑战，特别是在需要长尾多标签图像分类（LTMLC）的场景中。在这些情况下，不平衡的数据分布和多物体识别构成了重大障碍。为了解决这个问题，论文提出了一种新颖且有效的LTMLC方法，称为类别提示精炼特征学习（CPRFL）。该方法 阅读全文
摘要：
Vision Transformer(ViT) 架构传统上采用基于网格的方法进行标记化，而不考虑图像的语义内容。论文提出了一种模块化的超像素非规则标记化策略，该策略将标记化和特征提取解耦，与当前将两者视为不可分割整体的方法形成了对比。通过使用在线内容感知标记化以及尺度和形状不变的位置嵌入，与基于图像 阅读全文
摘要：
标记压缩通过减少冗余标记的数量（例如，修剪不重要的标记或合并相似的标记）来加快视觉变换器（ViTs）的训练和推理。然而，当这些方法应用于下游任务时，如果训练和推理阶段的压缩程度不匹配，会导致显著的性能下降，这限制了标记压缩在现成训练模型上的应用。因此提出了标记补偿器（ToCom），以解耦两个阶段之间 阅读全文
摘要：
在许多实际应用中，相对于反映类别之间微妙差异的细粒度标签，我们更容易获取粗粒度标签。然而，现有方法无法利用粗标签以无监督的方式推断细粒度标签。为了填补这个空白，论文提出了FALCON，一种从粗粒度标记数据中无需细粒度级别的监督就能发现细粒度类别的方法。FALCON同时推断未知的细粒度类别和粗粒度类别 阅读全文
摘要：
动态卷积学习n个静态卷积核的线性混合，加权使用它们输入相关的注意力，表现出比普通卷积更优越的性能。然而，它将卷积参数的数量增加了n倍，因此并不是参数高效的。这导致不能探索n>100的设置（比典型设置n<10大一个数量级），推动动态卷积性能边界提升的同时享受参数的高效性。为此，论文提出了KernelW 阅读全文
摘要：
大规模图像-文本预训练模型实现了零样本分类，并在不同数据分布下提供了一致的准确性。然而，这些模型在下游任务中通常需要微调优化，这会降低对于超出分布范围的数据的泛化能力，并需要大量的计算资源。论文提出新颖的Robust Adapter（R-Adapter），可以在微调零样本模型用于下游任务的同时解决这 阅读全文
摘要：
论文提出了第一个端到端的半监督伪装目标检测模型CamoTeacher。为了解决半监督伪装目标检测中伪标签中存在的大量噪声问题，包括局部噪声和全局噪声，引入了一种名为双旋转一致性学习（DRCL）的新方法，包括像素级一致性学习（PCL）和实例级一致性学习（ICL）。DRCL帮助模型缓解噪音问题，有效利用 阅读全文
摘要：
即插即用的方法OVMR将新类别的多模态线索嵌入到VLM中，以增强其在开放词汇识别中的能力。它最初利用多模态分类器生成模块将示例图像嵌入到视觉标记中，然后通过推断它们与语言编码器的上下文关系来自适应地融合多模态线索。为了减轻低质量模态的负面影响，通过一个无参数融合模块根据每个类别对这些分类器的特定偏好 阅读全文