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Varifocal loss
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SAGE 增强 Vision Transformers 以实现通用视觉识别
研究人员推出了 SAGE，一种显着性退火门控编码器，旨在增强 Vision Transformers (ViTs) 在通用视觉识别任务中的性能。SAGE 集成了一个显着性引导架构，该架构利用 DINO 风格的类标记显着性来进行特征门控和细节增强。它还采用了一种基于退火的训练范式和一种两阶段、质量感知的训练机制，该机制从焦点损失过渡到 Varifocal 损失。该方法在 COCO、ADE20K、TinyImageNet 和 DIOR-R…
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新的FogTTA框架提升了雾天中Transformer目标检测性能
研究人员开发了FogTTA，一种新颖的在线测试时自适应框架，用于增强基于Transformer的目标检测模型在雾天条件下的性能。该框架应用于RF-DETR模型，无需源数据或重新训练即可实时适应雾天环境。FogTTA采用师生设计，其中部署的模型生成伪标签，然后由学生模型通过使用Varifocal损失从增强的目标样本中学习来优化这些伪标签。实验结果表明，FogTTA在保持实时性能的同时显著提高了检测准确性和稳定性，优于现有方法。