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AP-10K
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新的扩散轨迹建模框架捕获语义对应
研究人员引入了扩散轨迹建模（DTM），一个将扩散模型中间特征图解释为时间轨迹的新颖框架。该方法认为，空间块表示在扩散过程中的演变编码了静态快照无法捕获的语义信息。在SPair-71k、SPair-U和AP-10K等数据集上的实验证明了DTM在捕获对应线索方面的有效性，表明扩散的时间维度承载着重要的语义含义。
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MARCO模型以更好的泛化性和速度增强语义对应
研究人员推出MARCO，这是一种旨在通过解决现有双编码器架构的泛化限制来改进语义对应性的一款新模型。MARCO采用了一种新颖的训练框架，该框架结合了用于空间精度的粗到精目标和一种自蒸馏方法，以将监督范围扩展到标注区域之外。这种方法产生了一个比基于扩散的替代方案更小、更快的模型，同时在多个基准测试中取得了最先进的性能，尤其是在细粒度定位和泛化到未见过的数据方面。