日期: 2025 年 2 月 28 日
MIT三人团队:用Transformer解决经验贝叶斯问题,比经典方法快100倍
MIT 研究人员提出一种使用Transformer解决Empirical Bayes(mean estimation)任务的方法,并发现Transformer在该任务上的性能优于经典方法,且运行速度更快。
NTIRE 2025 首届跨域少样本目标检测挑战赛 (CD-FSOD) 正式启动!
首届跨域少样本物体检测挑战赛(CD-FSOD)由NTIRE2025举办,旨在提升小样本目标检测模型在不同领域数据上的泛化能力。大赛聚焦跨域场景下的少样本目标检测任务,提供多种验证集用于实验,并鼓励参赛者探索多样化的基础模型和训练策略。
CVPR 2025 MobileMamba开源:轻量级多感受野视觉Mamba主干
该框架通过三阶段网络设计、高效多感受野特征交互模块以及训练测试策略,实现了在分类任务及高分辨率下游任务上的高性能与低效率平衡。