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wacv最新视觉报道_wacv会议(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

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论文阅读笔记（二）：深度学习新进展最近一直在寻找副业，但还没找到合适的。现在正值硕士盲审阶段，欢迎有想法的朋友私聊我。上次说一周更新三次，结果高估了自己的惰性和论文阅读的难度。重新定个小目标，争取一周更新两次。本期为大家带来三篇论文阅读笔记。 Deep Hierarchical Semantic Segmentation (CVPR2022) 𐟓ˆ 这篇论文主要研究了层次学习（图1）和距离学习（图2），真是顶会级别的论文，图文一看就很厉害。重点来了：问题：现有的方法没有充分利用人类视觉的层次理解能力。 Idea: 将层次理解应用到语义分割网络中。难度：1、如何让不知道层次的分割网络适应HSS（层次语义分割）设置？2、如何利用层次结构信息来正则化HSS网络学习？解决方法：针对第一个问题：HSSN直接将HSS转换为一个像素级的多标签分类任务，只对当前的分割模型带来最小的架构变化。针对第二个问题：学习叶子节点；学习层次结构；运用metric learning控制embedding（表示）的intra-class与inter-class的距离。个人感受：学习层次结构时，层次标签如何制作，论文没有提到，代码也没有明确说明。论文的创新点不是从模型本身，而是从模型学习角度（损失），这条思路值得我们学习借鉴。 UNETR (WACV2022) 𐟌 这篇论文主要解决了卷积核尺寸限制远距离空间相关性的问题。问题：卷积核的尺寸限制了远距离空间相关性的学习能力。 Idea: 使用Transformer，将Feature转成sequence的方式来学习，有效解决这个问题。个人感受：该模型与TransUnet相比，创新度感觉比较低。 UNETR++ 𐟚€ 这篇论文主要解决了Transformer计算量大、参数多、Flops慢的问题。问题：Transformer计算量太大（二次方），参数多，Flops慢。 Idea：设计Efficent Paired-Attention (EPA)组件充当模型backbone。个人感受： EPA就是使用non-local注意力与通道和空间的组合构成。模型的优点： Transformer的优点：可以捕捉long-range的全局信息，并使用CNN捕捉局部信息来搭配。提高运算速度：其方法与MINE提高MI计算速度类似。创新度高：与Unetr相比，创新度高了很多。以上就是本期论文阅读笔记的全部内容，欢迎批评与指正。求一个软件画图，鼠标写字真的丑！！！𐟖Š️

自动驾驶行业的内卷中，出行平台也跑到了前列。根据我的了解，就在近日，如祺出行与广汽研究院联合研究成果《PrevPredMap: Exploring Temporal Modeling with Previous Predictions for Online Vectorized HD Map Construction》被全球计算机视觉及机器学习领域知名学术会议IEEE/CVF计算机视觉应用冬季会议（以下简称“WACV会议”）于第一轮评审中直接接收，预计将于2025年2月的WACV会议结束后正式发表。被WACV会议接收的原因，在于提出了在线矢量地图构建的创新模型。需要注意的是，如祺出行是全国首个提出在线矢量地图构建方案的出行平台。在这份研究成果中，如祺出行和广汽研究院首次探索了基于历史预测结果的在线矢量地图构建方案，能够高效利用历史信息解决遮挡问题并提升检测精度，从而降低众源地图构建成本、提升众源地图构建质量。如祺出行相关人士也表示，如祺出行一直鼓励研发团队关注自动驾驶产业需求，在推进业务项目的同时进行相关创新实验。提起在线矢量地图构建技术，虽然早在2022年8月，地平线提出了MapTR首次达成实时端到端矢量在线建图。但如祺和广汽研究院此次的这一成果，进一步探索了使用历史帧的预测表征进行时序建模，并且首次提出双模式训练策略，相同权重的模型在单帧模式和时序模式下都可以高质量推理。基于这一创新模型，在我看来就有很大可能为未来车端实时建图、云端众源地图构建、4D车道线预标注等服务提供支持。值得为如祺出行和广汽研究院这一创新研究成果点个赞。「如祺出行」「广汽集团」「自动驾驶」「新能源大牛说」

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