Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание шаблонов [представлено 27 октября 2026 года] Название: Возвращение видео Difclusion Transformers для Cross-Vew Temoral Objects Conference View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Cros-view переписка объектов указывает на один и тот же объект по всему виду. Вместе с тем существующие методы часто основаны на сопоставлении по рамке или последовательном отслеживании, что может распространять ошибки переписки при изменении внешнего вида или в результате иллюзий. Поэтому мы введем корреспонденцию объекта с перекрестным просмотром, которая требует сохранения идентичности объекта как по виду, так и по времени из маски запроса. Для решения этой проблемы мы предлагаем XTrack - единую систему, которая переназначит заранее подготовленный видео DIT с семантическими и стриптизершными приводами для скрытого переноса RGB-mask, совместно моделируя перекрестное сопоставление просмотра и временной отслеживание. Однако наивные видео DIT не гарантируют точного перекрестного просмотра и часто посещают семантически похожие, но неверные объекты по всему виду. Таким образом, мы внедряем координирующую перекрестную увязку внимания, жесткое негативное кондиционирование и местные стратегии по выращиванию культур в целях обеспечения надежного заземления. И наконец, помимо этих архитектурных усовершенствований мы также боремся с отсутствием плотных аннотаций путем внедрения псевдомаркированного кулинарного трубопровода, который преобразует…
Перезагрузка видео Difflusion Трансформеров для переписки с объектом
arXiv: 261 037.333v 1 Анонимный тип: новое резюме: корреспонденция объекта с перекрестным просмотром идентифицирует один и тот же объект по всему виду. Вместе с тем существующие методы часто основаны на сопоставлении по рамке или последовательном отслеживании, что может распространять ошибки переписки при изменении внешнего вида или в результате иллюзий. Поэтому мы введем корреспонденцию объекта с перекрестным просмотром, которая требует сохранения идентичности объекта как по виду, так и по времени из маски запроса. Для решения этой проблемы мы предлагаем XTrack - единую систему, которая переназначит заранее подготовленный видео DIT с семантическими и стриптизершными приводами для скрытого переноса RGB-mask, совместно моделируя перекрестное сопоставление просмотра и временной отслеживание. Однако наивные видео DIT не гарантируют точного перекрестного просмотра и часто посещают семантически похожие, но неверные объекты по всему виду. Таким образом, мы внедряем координирующую перекрестную увязку внимания, жесткое негативное кондиционирование и местные стратегии по выращиванию культур в целях обеспечения надежного заземления. И наконец, за пределами этого архитектора