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ViTDet
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新的目标检测方法将感知加密用于Vision Transformer
研究人员开发了一种新的目标检测方法，可以保护测试图像中的敏感视觉信息，这是感知加密首次应用于目标检测任务。这种新颖的方法利用了Vision Transformer (ViT) 的嵌入结构和基于密钥的域适应技术，以保持与未受保护模型相当的高精度。使用基于ViT的目标检测模型ViTDet证明了这种隐私保护方法的有效性，在准确性和视觉保护方面均表现出色。
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合成数据框架InsCore预训练工业分割模型
研究人员开发了InsCore，一个用于预训练工业分割任务的视觉基础模型的合成数据生成框架和数据集。该方法解决了真实世界工业数据集的挑战，如领域差异、商业使用限制和资源限制。InsCore采用公式驱动的监督学习构建，专注于遮挡处理，并已证明其性能可与在ImageNet-21k上预训练的模型相媲美，尽管使用的数据量显著减少且不包含真实图像。