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Refocus
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新的深度贝叶斯REFoCUS方法增强超声恢复
研究人员开发了一种名为Deep Bayesian REFoCUS的新方法，以改进超声多静态恢复。该方法在多静态数据集上训练深度生成先验，以解决传统线性解码器失效的秩亏缺场景。Deep Bayesian REFoCUS在各种秩亏缺和噪声水平下均优于线性基线，同时还能准确表达采集零空间中的不确定性。
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新的 ReFoCUS 框架使用强化学习实现 LMM 中的视频理解
研究人员开发了 ReFoCUS，一个新颖的框架，它使用强化学习来优化基于视频的大型多模态模型 (LMM) 的帧选择。这种方法旨在通过学习识别语义相关帧的策略来改进视频理解，而不是依赖静态启发式方法。ReFoCUS 利用来自参考模型的奖励信号来指导帧选择，无需显式的帧级监督，并在视频问答基准测试中展示了改进的推理准确性。