实体
Refer-KITTI-V2
Refer-KITTI-V2
PulseAugur coverage of Refer-KITTI-V2 — every cluster mentioning Refer-KITTI-V2 across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
1
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
1
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新的RMOT任务和TempRMOT框架通过语言推进多目标跟踪
研究人员引入了一个名为指代多目标跟踪（RMOT）的新任务，以改进基于自然语言表达描述的目标的定位。该任务通过对目标数量和时间状态进行建模来解决当前方法的局限性。为了支持RMOT，创建了一个名为Refer-KITTI-V2的新基准，该基准包含多样化的语言表达和一个半自动标注流程，生成了超过9700个语言提示。提出的TempRMOT框架是一个端到端的基于Transformer的模型，它利用一个由查询驱动的时间增强模块来改进目标表示，并在现…
-
新的COAL框架通过VLM和LLM增强多目标跟踪
研究人员开发了一个名为COAL的新框架，以改进指代多目标跟踪，特别是在具有相似对象的复杂场景中。COAL通过使用视觉语言模型（VLM）注入显式语义，并使用LLM进行反事实学习以强制属性验证，来解决稀疏语义监督的挑战。这种方法增强了实例的可区分性，并防止模型依赖于不足的线索，从而实现更鲁棒的组合识别。在Refer-KITTI-V2基准测试中，COAL的HOTA提高了7.28%，超越了现有的最先进方法。