- 2025-01-05【Python实现连续学习算法】复现2018年ECCV经典算法RWalk
Python实现连续学习Baseline及经典算法RWalk1连续学习概念及灾难性遗忘连续学习(ContinualLearning)是一种模拟人类学习过程的机器学习方法,它旨在让模型在面对多个任务时能够连续学习,而不会遗忘已学到的知识。然而,大多数深度学习模型在连续学习多个任务时会出现“灾难性
- 2024-12-17【ECCV 2024】Face Adapter for Pre-Trained Diffusion Models with Fine-Grained ID and Attribute Control
【ECCV2024】FaceAdapterforPre-TrainedDiffusionModelswithFine-GrainedIDandAttributeControl一、前言文章核心观点AbstractIntroduction本文的具体方法实现过程?网络的输入输出,条件是什么?损失函数是怎么设计的?网络输入输出,条件损失函数详细介绍SpatialCo
- 2024-12-15ECCV-2024 | NavGPT-2:释放视觉语言大模型的导航推理能力
作者:GengzeZhou,YicongHong,ZunWang,XinEricWang,andQiWu阿德莱德大学,AdobeResearch,上海人工智能实验室,加利福尼亚大学圣克鲁斯分校原文链接:NavGPT-2:UnleashingNavigationalReasoningCapabilityforLargeVision-LanguageModels(https://link.spring
- 2024-11-29闪电藤(局域网文件传输工具)2.7.0
闪电藤是基于LocalSend的二次开发产品,在原有局域网文件传输基础上,增加了webdav传输和云传输的能力,是一个万能的文件传输助手。目前已支持了安卓、iOS、Mac、Windows和Linux,纯血鸿蒙。可完全代替微信文件传输助手和快牙特点说明: 闪电藤可以在同一个局域网下进行快速传输文
- 2024-11-28实验10 文件
1、文件的综合操作【问题描述】编写一个程序,要求如下:(1)从键盘上输入一个随机种子。(2)利用该随机种子初始化随机函数(srand()),在ASCII码[65,122)的范围中,随机产生100个字符(通过调用函数rand()产生随机数,比如产生0~99的随机数可以使用rand()%100)。(3)将这100个字符存储到文件d
- 2024-11-24xdoj 637 拉普拉斯变换
拉普拉斯高通滤波找边缘问题描述 对于一个数列f,定义其2阶差分为:L(f[n])=f[n+1]-2*f[n]+f[n-1],L也称为拉普拉斯算子。我们计算数列f和拉普拉斯核[1,-2,1]的卷积,计算过程见样例说明。输入格式 第一行一个整数n,表示数列由n个整数组成,3≤n≤1
- 2024-10-19顶会论文下载合集(ECCV 2024全)
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
- 2024-09-12SPiT:超像素驱动的非规则ViT标记化,实现更真实的图像理解 | ECCV 2024
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
- 2024-09-06R-Adapter:零样本模型微调新突破,提升鲁棒性与泛化能力 | ECCV 2024
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
- 2024-09-05【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文
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,
- 2024-09-05CamoTeacher:玩转半监督伪装物体检测,双一致性动态调整样本权重 | ECCV 2024
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