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MAS3K
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视觉模型适应性取决于高分辨率下的全局注意力
研究人员发现，冻结的视觉基础模型适应细粒度分割任务的能力，很大程度上取决于骨干网络是否将全局注意力应用于高分辨率的令牌集。在整个网格上进行全局注意力的各向同性视觉 Transformer (ViT) 随着分辨率的提高而持续改进，而那些在全局阶段之前对信息进行池化的分层骨干网络则在较低分辨率下达到平台期。这种效应特定于低秩适应技术。一个名为 SALT (Side-stem, Attention-gated U-Net, Low-rank…
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新的DCGNet改进了水下显著目标检测
研究人员开发了一个名为DCGNet的新网络，以改进水下图像中的显著目标检测。该网络通过引入一个用于尺度变化目标的动态多粒度模块和一个估计光衰减和后向散射的水下物理先验模块来解决低对比度和颜色失真等挑战。此外，一个水下空间高斯模块增强了以目标为中心的区域，并且一个扩散Transformer精炼了特征。在多个数据集上的实验表明，DCGNet的性能优于现有方法。