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Zeynep Sonat Baltaci
Zeynep Sonat Baltaci
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新的基于精灵的深度模型在图像分割方面达到SOTA水平
研究人员开发了一种新颖的基于深度精灵的图像分解方法，其性能可与最先进的无监督类别感知图像分割相媲美。这种新方法在识别对象类别和以可解释的方式对图像进行建模方面表现出色。它展示了与对象数量的线性可扩展性，解决了先前基于精灵模型的关键限制。
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新数据集针对历史天文图中的文本检测
研究人员推出了一款用于历史天文图文本检测的新数据集，填补了文档分析领域的空白。该数据集包含 948 幅 8 至 18 世纪的图表，拥有超过 10,000 个带精确多边形边界和阅读方向编码的标注文本区域。研究评估了几种基线模型，其中 Poly-DETR（DINO-DETR 的扩展）在现有基准测试中表现强劲，并可作为此新数据集的坚实基线。该数据集和代码均公开可用。