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Pixel Space Battles
Pixel Space Battles
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文本到图像模型通过ReChannel方法适配密集预测任务
研究人员开发了一种名为ReChannel的新方法，该方法利用大型文本到图像模型进行密集预测任务。ReChannel不生成新的RGB内容，而是将预训练模型适配为输出特定任务、像素精确的场。这种方法利用了像Diffusion Transformers (DiT)这样的模型的现有patch到token结构，将token映射到承载原生数量的输出patch。该方法在多个密集预测基准测试中取得了最先进的成果，包括无三联图抠图和KITTI深度估计，…
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SutureFormer 使用目标条件离线强化学习学习缝合轨迹
研究人员开发了 SutureFormer，一个在像素空间中使用目标条件离线强化学习从内窥镜视频中学习手术轨迹的新框架。该方法将针尖视为一个逐步移动的代理，自然地捕捉了运动的连续性，并能够显式地建模可行的状态转换。SutureFormer 利用带有行为克隆正则化的保守 Q 学习来优化专家演示的策略，有效地将稀疏的标注转换为密集的奖励信号。在肾脏伤口缝合数据集上的实验表明，与现有方法相比，平均位移误差显著降低。