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InternViT-6B
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基础模型在面部攻击检测方面展现出潜力，但在跨数据集迁移方面存在困难
研究人员通过统一的线性探测协议评估了24个冻结编码器，以研究基础模型在面部呈现攻击检测（PAD）方面的有效性。研究发现，虽然这些模型包含通过最少训练即可访问的PAD相关信息，但由于领域漂移，这些信息在不同数据集之间无法可靠地迁移。模型规模在某些家族内显示出优势，但性能也受到架构和预训练方法的影响。InternViT-6B在数据集内误差最低，而CLIP ViT-B/32在测试探针中提供了最佳的跨数据集迁移-计算权衡。
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UniRefiner 框架教会 ViT 丢弃虚假 token
研究人员开发了 UniRefiner，一个旨在提高 Vision Transformer (ViT) 模型空间精度的框架。该方法教会预训练的 ViT 识别和丢弃可能降低空间敏感任务性能的无关或虚假 token。通过使用对比寄存器和双重目标，UniRefiner 能够以最小的微调来优化各种 ViT，从而在语义分割等任务中取得显著改进。