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NYU-Depth V2
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Vision Transformers learn spatial hierarchy mirroring primate visual cortex
Researchers have investigated how Vision Transformers (ViTs) encode spatial information without explicit spatial supervision during pretraining. By probing a ViT-B/16 model, they found that boundary structure is decodab…
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通过具有可学习代数群和环结构的神经网络进行单目深度估计
研究人员开发了LAGRNet，这是一个用于单目深度估计的新框架，它融入了代数几何原理。与先前将深度估计视为通用回归问题的先前方法不同，LAGRNet明确地将可学习的群、环和层结构嵌入其深度学习流程中。这种方法旨在强制执行投影等变性并确保全局拓扑一致性，从而在KITTI和NYU-Depth V2等基准测试中提高准确性和泛化能力。