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Johann Schmidt
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新的STN框架使用Transformer进行鲁棒的图像分类
研究人员开发了一个新的空间变换网络（STN）框架，该框架利用Transformer的强大功能，在旋转和缩放等空间变换下提高图像分类的准确性。这种新颖的方法将仿射变换分解为可解释的基元，并在可适应的几何约束下进行回归，以防止训练不稳定。通过与分类主干共享权重，该框架产生的计算开销极小，并在昆虫生物多样性和医学成像基准测试中表现出卓越的性能。
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新方法将视觉模型鲁棒性重构为分布外检测
研究人员开发了一种新颖的零样本测试时程规范化方法，将视觉模型的问题重构为分布外（OOD）检测。该方法允许使用任何OOD评分来撤销输入数据的变换，将其映射到分类前接近训练分布的规范形式。该研究系统地评估了大量的OOD评分和搜索算法，发现基于距离的评分结合随机搜索和局部优化产生了最佳结果。还引入了一个门控机制，仅当输入的OOD评分表明需要时才应用变换，从而在提高对仿射变换鲁棒性的同时保持分布内准确性。