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Yiming Li
Yiming Li
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新的DAOS数据集和AOR-Net框架推动了多模态车内行为监测的发展
研究人员推出了驾驶员动作与对象协同（DAOS）数据集，这是一个用于车内多模态动作理解的新资源。该数据集包含9,787个视频片段、36种细粒度动作和15种对象类别，具有来自多个摄像头视图的同步RGB、红外和深度数据。为了利用该数据集，研究团队还开发了动作-对象-关系网络（AOR-Net），这是一个视觉-语言框架，利用链式动作提示和混合思维模块，通过局部对象和关系线索逐步进行全局运动的接地。
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新的CBW方法验证说话人验证模型的数据集所有权
研究人员开发了一种名为CBW（基于聚类的后门水印）的新方法，用于验证说话人验证模型中使用的训练数据集的所有权。现有方法在开放集场景（即发布后注册新身份）中存在困难。CBW通过将训练数据划分为簇并将唯一触发器分配给每个簇来解决此问题，确保了广泛的覆盖范围和保真度。该方法旨在抵抗水印移除并可转移到不同的模型架构。
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新的SWAP方法审计软提示以保护版权
研究人员开发了一种名为SWAP（软提示的顺序水印）的新方法，用于保护大型视觉语言模型（如CLIP）使用的软提示的版权。现有的审计技术无效，因为它们要么引入误报，要么在不损害模型主要任务的情况下嵌入功能性触发器。SWAP通过利用CLIP的零样本能力，将水印编码到一种独特的、更复杂的空间中，即通过特定顺序的非分布类（out-of-distribution classes）进行编码。这种方法确保原始预测标签保持不变，从而对模型的性能损害较小…