分类目录归档:计算机视觉 | Digital Garden | 王半仙

分类目录归档：计算机视觉

Sora 述评：大视觉模型的背景、技术、局限性和机遇

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中文标题：Sora：大视觉模型的背景、技术、局限性和机会综述
英文标题：Sora: A Review on Background, Technology, Limitations, and Opportunities of Large Vision Models
发布平台：预印本
发布日期：2024-02-28
引用量（非实时）：
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中文标题：Sora：大视觉模型的背景、技术、局限性和机会综述

英文标题：Sora:

Genie：生成可交互环境的基础世界模型

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中文标题：Genie: 生成式交互环境
英文标题：Genie: Generative Interactive Environments
发布平台：预印本
发布日期：2024-02-23
引用量（非实时）：
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中文标题：Genie: 生成式交互环境

英文标题：Genie: Generative Interactive Environments

发布平台：预印本

发布日期：2024-02-23

引用量（非实时

I-JEPA：基于联合嵌入预测架构进行图像自监督学习

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中文标题：从图像中进行自监督学习，采用联合嵌入预测架构
英文标题：Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive Architecture
发布平台：IEEE
发布日期：2023-06-01
引用量（非实时）：76
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中文标题：从图像中进行自监督学习，采用联合嵌入预测架构

英文标题：Self-Supervised

Saliency：基于显著性图检测模型偏差

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中文标题：Saliency：基于显著性图检测模型偏差
英文标题：Searching for Unintended Biases With Saliency
发布平台：在线平台
发布日期：2022-12
引用量（非实时）：无
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中文标题：Saliency：基于显著性图检测模型偏差

英文标题：Search

基于负增强的视觉转换器（ViT）鲁棒性的理解和改进

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中文标题：基于负增强的视觉转换器（ViT）鲁棒性的理解和改进
英文标题：Understanding and Improving Robustness of Vision Transformers through Patch-based Negative Augmentation
发布平台：NeurIPS
发布日期：2022-12-06
引用量（非实时）：17
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中文标题：基于负增强的视

提升视觉变换器（ViT）对图像块级扰动的鲁棒性

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中文标题：视觉变换器（ViT）是否具备抵抗图像块扰动鲁棒性?
英文标题：Are Vision Transformers Robust to Patch Perturbations?
发布平台：ECCV
发布日期：2022-01-01
引用量（非实时）：20
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中文标题：视觉变换器（ViT）是否具备抵抗图像块扰动鲁棒性?

英文标题：Are Vision Transformers Robus