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Yani Zhang
Yani Zhang
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新的RMOT任务和TempRMOT框架通过语言推进多目标跟踪
研究人员引入了一个名为指代多目标跟踪（RMOT）的新任务，以改进基于自然语言表达描述的目标的定位。该任务通过对目标数量和时间状态进行建模来解决当前方法的局限性。为了支持RMOT，创建了一个名为Refer-KITTI-V2的新基准，该基准包含多样化的语言表达和一个半自动标注流程，生成了超过9700个语言提示。提出的TempRMOT框架是一个端到端的基于Transformer的模型，它利用一个由查询驱动的时间增强模块来改进目标表示，并在现…
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研究人员使用卢卡西维茨逻辑识别深度 ReLU 网络
研究人员采用卢卡西维茨逻辑开发了一种全新的方法来完全识别深度 ReLU 网络。该方法与香农使用布尔逻辑分析开关电路的方法类似，将网络等价性和简化转化为公式推导。该框架包括一个提取算法，将网络转换为替换图；一个用于功能等价公式的完备性定理；以及一个从图返回网络的构造算法。该方法为 MV 逻辑提供了一种新的范式，该范式保留了网络的代数结构。