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Hierarchical Slot Attention

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  1. RESEARCH · CL_135280 ·

    新的分层槽注意力模型学习多层次语义场景分解

    研究人员开发了分层槽注意力（HSA），一种新颖的语义场景分解框架，可以从单个模型中学习多粒度表示。与之前产生扁平的、基于外观的分解的方法不同，HSA在整体（前景/背景）、语义（对象类别）和全景（个体实例）级别识别层次结构。通过仅使用10%的标记数据和分层对齐损失，HSA在COCO和PASCAL VOC数据集上与扁平基线相比取得了显著的性能提升。