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EVT
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新方法大幅降低大规模图像检索系统评估成本
研究人员开发了一种评估实例检索系统的新方法，该方法显著降低了与大规模数据集相关的计算成本。通过分析图库大小与检索性能之间的关系，他们发现少量随机图像样本足以准确估算检索指标。这种“尾部感知”评估方法已在 ILIAS 和 Google Landmarks v2 等数据集上得到验证，所需的索引时间和存储空间大大减少，从而使检索评估更快、更便宜、更环保。
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ReferTrack 以单摄像头方法实现具身视觉跟踪的SOTA
研究人员开发了ReferTrack，一个新颖的具身视觉跟踪（EVT）系统，它使用单个前向摄像头来跟踪自然语言描述的目标。该系统首先通过边界框识别目标，然后规划轨迹来指导其决策。ReferTrack 包含过去边界框的时间记忆，并通过在自定义的Refer-QA数据集上进行联合训练来增强。它在EVT-Bench上取得了最先进的性能，优于一些多摄像头系统，并在腿式和人形机器人上展示了强大的现实世界迁移能力。