研究人员推出了一种新颖的视觉骨干网络 What-Where Transformer (WWT)，旨在更好地将物体外观与其空间位置分离开。这种新架构采用基于槽（slot）的设计，其中 token 代表物体的“是什么”，而注意力图（attention maps）代表“在哪里”。WWT 即使在仅使用标准分类监督进行训练的情况下，也能在直接从注意力图中发现多个物体方面展现出新兴能力，并在零样本物体发现和弱监督语义分割任务上表现出改进的性能。 AI
影响 为视觉模型引入了新的架构偏置，有望改进定位任务和新兴物体发现。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新颖模型架构的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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