摘要：
零样本学习 稳健的语义特征能力 富含语义信息的训练数据集 使用SOS数据集（主要关注语义重要区域内的低频特征） 密集预测任务 处理高频细节 擅长密集预测的与训练模型 使用COS模型（善于识别勾勒伪装对象边缘至关重要的高频特征） SOS数据集 + COS模型，有利于零样本COS方法。 一、总体思路 我 阅读全文
posted @ 2025-10-31 19:10
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摘要：
一、首先是图像caption的生成。 输入的图像，被输入进BLIP的图像编码器得到图像嵌入，图像嵌入再经过（BLIP Image-grounded Text Decoder） 得到图像caption。 ti表示caption的第i个单词，总共有L个单词。 但是，caption中会存在与目标对象无关的 阅读全文
posted @ 2025-10-28 21:21
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摘要：
SAM的局限性： 1、依赖用户手动提示，用户在输入一张图片后，还需要给予手动提示，模型才能分割。** 2、当用户未提供输入掩码时，则掩码嵌入将被随机初始化的嵌入替换，导致性能下降。 MM-SAM的结构： （1）将BLIP用于图像caption任务，以自动为每个输入图像生成描述； （2）使用LLM或文 阅读全文
posted @ 2025-10-27 15:03
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这篇论文旨在解决，CLIP存在类间混淆问题。 CLIP通过对比学习在大规模图文对上进行预训练，而不是直接优化分类边界，因此在分类任务中区分类别能力不足，存在明显的类间混淆。 而且，下游数据与预训练数据之间存在显著域差异进一步加剧了类间混淆，特别是类别间相似度较高时。 我们可以通过一个可学习模块来建模 阅读全文
posted @ 2025-10-26 12:30
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摘要：
CLIP的四亿数据集预训练过程中，是见到过“platypus”这个词汇的； 四亿数据集中可能没有“鸭嘴兽图片”，但是我们输入的鸭嘴兽图片会有部分特征与预训练过程中大量大量图片中的部分特征相似，比如说鸭嘴兽有尖嘴，预训练过的鸡鸭也有尖嘴，尖嘴的特征就被学习到了。 所以预训练过程大量大量的数据中，见到的 阅读全文
posted @ 2025-10-23 15:41
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对象无关的零样本异常检测 创新点有三个：（1）对象不可知文本提示关注图像的异常/正常，而不是对象语义；（2）文本编码器调优来优化原始文本空间；（3）DPAM（V-V）通过增强局部视觉语义来提高分割性能。 论文主要用的是辅助AD数据集（提前标注好“正常/异常图像 + 像素级掩码”的数据集，如MVTec 阅读全文
posted @ 2025-10-23 12:24
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一、第一页 1、现实世界中的恶略天气表现出耦合的退化（雨天、雪天、雾天等等往往还伴随着雨滴、模糊、光晕等）。 2、不良天气图像复原方法主要有三种：任务专用法、一体化方法、整合多种专用模型。 1）任务专用法：针对于特定的退化类型，且需要特定退化类型的先验知识，而真实世界的退化是未知且耦合的。 2）一体 阅读全文
posted @ 2025-10-15 18:30
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一、第一页 1、现有的轻量级模型主要通过 自注意力机制 和 卷积 来进行 token混合，阻碍了 感知 和 聚集 过程的高效性。 2、感知 对token之间的上下文关系进行建模，聚合 则基于对应关系集成token特征。 3、自注意力机制 通过整体特征交互作用得到全局知觉，通过所有特征加权和得到全局聚 阅读全文
posted @ 2025-10-13 20:02
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一、Swagger Swagger是一个用于生成、描述、文档化可视化API的工具（框架）。直接使用Swagger会比较繁琐，所以我们用到了Knife4j框架，它对Swagger进行了封装，简化了相应的操作。 1、Knife4j的使用方式： （1）导入Knife4j的maven坐标 （2）在配置类中加 阅读全文
posted @ 2025-10-10 21:47
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一、关于Nginx 1、Nginx反向代理的配置方式（在conf文件里配置）。 监听的端口号是80，当请求路径中含有“api”这种字符串时，Nginx就会将请求转发给后面的地址，并且在/后面拼接上请求中后面的employee/login 2、Nginx负载均衡的配置方式（在conf文件里配置）。 会 阅读全文
posted @ 2025-10-09 21:20
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