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CVPR 2023 | 即插即用通用框架,实现检测、分割等密集预测任务无痛涨点!
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我们提出了 DejaVu,这是一种新颖的框架,它利用条件图像再生作为训练期间的额外监督,以改进深度网络以执行密集预测任务,例如分割、深度估计和表面法线预测。首先,我们对输入图像应用编辑,通过稀疏采样或选择性频率去除来去除某些结构信息。接下来,我们使用条件再生器,它将编辑图像和密集预测作为输入,并通过填充缺失的结构信息来重建原始图像。在经过编辑的图像中,边界等结构属性被打破,而语义上下文在很大程度上得到保留。为了使再生可行,条件生成器将需要来自其他输入源的结构信息,即密集预测。因此,通过在训练期间包含这个条件再生目标,DejaVu 鼓励基础网络学习在其密集预测中嵌入准确的场景结构。这会导致更准确的预测,边界更清晰,空间一致性更好。当可以利用额外的计算时,DejaVu 可以扩展到在密集预测网络中加入基于注意力的再生模块,从而进一步提高准确性。通过对 Cityscapes、COCO、ADE20K、NYUD-v2 和 KITTI 等多个密集预测基准的广泛实验,我们证明了在训练期间使用 DejaVu 的有效性,因为它在不增加计算成本的情况下优于 SOTA 方法。 Title:DejaVu: Conditional Regenerative Learning to Enhance Dense Prediction Paper:https://arxiv.org/pdf/2303.01573.pdf
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