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- 目标检测和实例分割是两个重要的计算机视觉任务，然而这方面的无监督方法比较罕见，因为难以低成本的获取伪标注或有效的自监督手段。本文CutLER[1]提出了MaskCut方法来生成图片中多个目标的粗糙的掩膜，并设计一个鲁棒的损失函数让检测器从这些掩膜中有效的进行学习。相较于以前的工作，该方法简洁且适配不同的检测模型结构，在各个评测数据集上取得了优异的检测效果。 目标检测和实例分割是两个重要的计算机视觉任务，然而这方面的无监督方法比较罕见，因为难以低成本的获取伪标注或有效的自监督手段。本文CutLER[1]提出了MaskCut方法来生成图片中多个目标的粗糙的掩膜，并设计一个鲁棒的损失函数让检测器从这些掩膜中有效的进行学习。相较于以前的工作，该方法简洁且适配不同的检测模型结构，在各个评测数据集上取得了优异的检测效果。
- 近期大模型的涌现给AI研究带来显著的发展，META的工作Segment Anything（SAM）[1]，就是其中一个为图像分割任务设计的基础大模型。然而SAM在一些特定的分割任务中表现不佳，比如阴影检测和伪装物体检测。所以如何利用预训练的大模型去适配效果不佳的下游任务成为了一个有意义的研究方向。 近期大模型的涌现给AI研究带来显著的发展，META的工作Segment Anything（SAM）[1]，就是其中一个为图像分割任务设计的基础大模型。然而SAM在一些特定的分割任务中表现不佳，比如阴影检测和伪装物体检测。所以如何利用预训练的大模型去适配效果不佳的下游任务成为了一个有意义的研究方向。
- 图像自监督预训练算法是近年来的重要研究方向，MAE是其中基于ViT实现的代表性方法，学习到了鲁棒的视觉特征。然而基于CNN网络架构的类MAE方式难以实现，受限于网络本身的特性。本文介绍ICLR2023的方法Spark，实现了基于CNN的MAE。 图像自监督预训练算法是近年来的重要研究方向，MAE是其中基于ViT实现的代表性方法，学习到了鲁棒的视觉特征。然而基于CNN网络架构的类MAE方式难以实现，受限于网络本身的特性。本文介绍ICLR2023的方法Spark，实现了基于CNN的MAE。
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