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Xianjie Liu
Xianjie Liu
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HiDe框架提升MLLM在高分辨率图像上的性能
研究人员开发了一个名为HiDe的新型免训练框架，以提高多模态大语言模型（MLLM）在高分辨率图像上的性能。HiDe将背景干扰而非物体大小视为性能下降的主要原因。该框架使用Token-wise Attention Decoupling (TAD) 和 Layout-Preserving Decoupling (LPD) 来分离关键视觉信息并消除分散注意力的背景元素。这种方法在V*Bench、HRBench4K和HRBench8K等基准测…
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新的PDFNet模型利用深度先验在图像分割领域达到SOTA
研究人员开发了一种新的高精度二分图像分割（DIS）方法，旨在平衡效率和准确性。该方法称为先验引导深度融合网络（PDFNet），利用单目深度估计模型的伪深度信息来更好地理解对象和背景之间的空间差异。PDFNet包含一种新颖的深度完整性先验损失和一个自适应块选择模块，以提高分割质量和边界清晰度。据报道，该方法在DIS基准测试中取得了最先进的结果，同时使用的参数比现有的基于扩散的技术少。