焦点关注

• 【科研成果】智能计算实验室何春明同学成果被CVPR 2023接收

  本文由清华大学、美国NEC实验室和苏黎世联邦理工学院合作，提出一种基于特征解耦和边缘重建的伪装物体检测网络。 伪装物体检测（COD）旨在发现那些在视觉上与周围背景有较大相似性的伪装物体。由于伪装物体与背景的内在相似性，以及其模糊的边界，伪装物体检测是一项具有挑战性的任务。...

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  【科研成果】智能计算实验室何春明同学成果被ICCV2023接收

  今年初，OpenAI发表了CLIP和DALL-E，在图像-文本的跨模态语义匹配、文本生成图像等领域取得令人震惊的突破，与此同时，预训练技术研发新范式在NLP领域扎根之后正向CV领域全面渗透。...

• 【科研成果】智能计算实验室孟昶同学成果被ACM TOIS接收

  在某些序列生成任务中，生成目标序列的最佳顺序并非从左到右。例如，数独游戏的答案（由易到难）、结构化代码（自顶而下）、以及逻辑复杂的自然语言（从原因到结果）。我们将这些任务的目标序列定义为复杂序列。显然，一个复杂序列应该由多个逻辑步骤构建，并且其各部分之间存在依赖关系。...