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video transformers
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视频Transformer增强身份全息图检测以对抗深度伪造
研究人员开发了一个新的系统，远程身份文件验证系统（RIDVS），利用视频Transformer检测身份文件上的全息图。该方法旨在对抗复杂的深度伪造技术，并增强远程身份验证流程。该系统专为基于智能手机的视频捕获和服务器端验证而设计，在召回率和准确性方面均显示出优于现有方法的性能，即使在训练数据有限的情况下也是如此。
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去噪注意力（DnA）提升视觉任务性能
研究人员推出了一种名为去噪注意力（DnA）的新方法，旨在提高基于注意力模型的视觉任务性能。DnA通过使用正负查询分别识别相关和不相关的图像特征，解决了标准softmax激活产生的噪声注意力模式问题。该方法将交互投影到不同的子空间，增强了特征的可辨别性。当应用于Vision Transformer Base (ViT-B)骨干网络时，DnA在ImageNet-1K上实现了0.8%的绝对增益，并在视频理解任务（包括视频Transforme…