来源：晓飞的算法工程笔记公众号，转载请注明出处论文:OnlineLearningviaMemory:Retrieval-AugmentedDetectorAdaptation论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.10716创新点提出一种通过检索增强分类过程的创新在线学习框架RAC，与传统的基于离线训练/微调的方法相比，具

来源：晓飞的算法工程笔记公众号，转载请注明出处论文:AnytimeContinualLearningforOpenVocabularyClassification论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.08518论文代码：https://github.com/jessemelpolio/AnytimeCL创新点在线训练时，每个批次由新训练样本和类别平衡

本文来源公众号“极市平台”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：ECCV'24｜Plain-Det：同时支持多数据集训练的新目标检测极市导读论文提出了Plain-Det，提供了灵活性以适应新的数据集，具有跨多样数据集的稳健性能、训练效率和与各种检测架构的兼容性。结合Def-DETR和Plain-Det，

来源：晓飞的算法工程笔记公众号，转载请注明出处论文:Open-WorldDynamicPromptandContinualVisualRepresentationLearning论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.05312创新点在开放世界中建立了一种新的持续视觉表征学习的实用设置。提出了一种简单而强大的方法，动

来源：晓飞的算法工程笔记公众号，转载请注明出处论文:Training-FreeModelMergingforMulti-targetDomainAdaptation论文地址：https://arxiv.org/abs/2407.13771论文代码：https://air-discover.github.io/ModelMerging创新点对域适应的场景解析模型中的模式连通性进

来源：晓飞的算法工程笔记公众号，转载请注明出处论文:ClearCLIP:DecomposingCLIPRepresentationsforDenseVision-LanguageInference论文地址：https://arxiv.org/abs/2407.12442论文代码：https://github.com/mc-lan/ClearCLIP创新点发现两个关键因素在将CLIP适配密

视觉变换器（ViT）已成为众多工业级视觉解决方案的事实标准选择。但由于每一层都计算自注意力，这导致其推理成本对许多场景而言是不可接受的，因为自注意力在标记数量上具有平方的计算复杂度。另一方面，图像中的空间信息和视频中的时空信息通常是稀疏和冗余的。LookupViT旨在利用这种信

全景场景图生成（PSG）的目标是对对象进行分割并识别它们之间的关系，从而实现对图像的结构化理解。以往的方法主要集中于预测预定义的对象和关系类别，因此限制了它们在开放世界场景中的应用。随着大型多模态模型（LMMs）的快速发展，开放集对象检测和分割已经取得了重大进展，但PSG中的开放集关

现有的方法通过利用视觉-语言模型（VLMs）（如CLIP）强大的开放词汇识别能力来增强开放词汇目标检测，然而出现了两个主要挑战：（1）概念表示不足，CLIP文本空间中的类别名称缺乏文本和视觉知识。（2）对基础类别的过拟合倾向，在从VLMs到检测器的转移过程中，开放词汇知识偏向于基础类别。为了解决这些挑

近期在大规模基础模型上的进展引发了对训练高效大型视觉模型的广泛关注。一个普遍的共识是必须聚合大量高质量的带注释数据。然而，鉴于计算机视觉中密集任务（如目标检测和分割）标注的固有挑战，实际的策略是结合并利用所有可用的数据进行训练。论文提出了Plain-Det，提供了灵活性以适应

一、本文介绍本文记录的是利用直方图自注意力优化YOLOv11的目标检测方法研究。在目标检测任务中，清晰准确的图像对于目标检测至关重要，本文创新方法通过恢复图像质量，可以减少因图像质量低导致的误检和漏检，实现有效涨点。专栏目录：YOLOv11改进目录一览|涉及卷积层、轻量化

2024CV2024综述（持续更新中）链接：https://pan.baidu.com/s/16yglfB7YtkDDWFQPC3u9xQ提取码：52CVECCV2024论文全链接:https://pan.baidu.com/s/1YUVUqmIP3Y_DIxg4w1OYwg提取码:52CVCVPR2024论文全链接：https://pan.baidu.com/s/15-RZjmXoTxZtyS7NMxV4CQ提取

尽管文本到图像的扩散模型已被证明在图像合成方面达到了最先进的结果，但它们尚未证明在下游应用中的有效性。先前的研究提出了在有限的真实数据访问下为图像分类器训练生成数据的方法。然而，这些方法在生成内部分布图像或描绘细粒度特征方面存在困难，从而阻碍了在合成数据集上训练的

非线性激活函数对深度神经网络的成功至关重要，选择合适的激活函数可以显著影响其性能。大多数网络使用固定的激活函数（例如，ReLU、GELU等），这种选择可能限制了它们的表达能力。此外，不同的层可能从不同的激活函数中受益。因此，基于可训练激活函数的兴趣日益增加。论文提出了一种基于有

Transformer在计算机视觉任务中表现出了令人鼓舞的性能，包括图像超分辨率（SR）。然而，流行的基于Transformer的SR方法通常采用具有二次计算复杂度的窗口自注意力机制，导致固定的小窗口，限制了感受野的范围。论文提出了一种将基于Transformer的SR网络转换为分层Transformer（HiT-SR）的通用策

本研究解决了领域-类别增量学习问题，这是一个现实但富有挑战性的持续学习场景，其中领域分布和目标类别在不同任务中变化。为应对这些多样化的任务，引入了预训练的视觉-语言模型（VLMs），因为它们具有很强的泛化能力。然而，这也引发了一个新问题：在适应新任务时，预训练VLMs中编码的知识可能会

全景图像捕捉360°的视场（FoV），包含了对场景理解至关重要的全向空间信息。然而，获取足够的训练用密集标注全景图不仅成本高昂，而且在封闭词汇设置下训练模型时也受到应用限制。为了解决这个问题，论文定义了一个新任务，称为开放全景分割（OpenPanoramicSegmentation，OPS）。在该任务中，模型在

本改进已同步到YOLO-Magic框架！本文重新审视了密集连接卷积网络（DenseNets），并揭示了其在主流的ResNet风格架构中被低估的有效性。我们认为，由于未触及的训练方法和传统设计元素没有完全展现其能力，DenseNets的潜力被忽视了。我们的初步研究表明，通过连接实现的密集连接非常

VisionTransformer(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

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RobustAdapter（R-Adapter），可以在微调零样本模型用于下游任务的同时解

MambaIR：状态空间模型图像恢复的简单基线近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如CNN和Transformers。然而，现有的修复骨干往往面临全局接受域和高效计算之间的两难困境，阻碍了它们在实践中的应用。最近，选择性结构化状态空间模型，

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，有效利用伪

整值训练和尖峰驱动推理尖峰神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差，目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中，我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能

分形几何是一个数学分支，主要应用于作图方面。一般来说，分形经过无数次递归迭代后的结果。比如取一条线段，抹去中间的三分之一，会得到长度是原三分之一长的两条线段，中间隔着相同长度的间隙。然后重复这个动作，直到所有的线段都被抹掉，就将会得到被以固定模式出现的间隙隔开的无限多的点

1.概述ApacheHive是一款建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，使得用户能够通过简单的SQL语句来处理和分析大规模的数据。本文将深入分析ApacheHive的源代码，探讨其关键组件和工作原理，以便更好地理解其在大数据处理中的角色。2.内容在开始源代码分析之前