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ECCV 2022· European Conference on Computer Vision
ECCV 2022
亮点精读
8 篇 · 获奖 / oral / 高引📈 2.7k 引用
Visual Prompt Tuning
提出在视觉Transformer中引入可学习提示参数，高效微调预训练模型。
💡 仅需微调少量参数即可达到全微调性能，降低计算成本。
arXiv
📈 1.9k 引用
BEVFormer: Learning Bird's-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers
提出基于时空Transformer的多相机图像鸟瞰图表示学习方法。
💡 统一了时序与空间注意力，提升自动驾驶感知精度。
arXiv
📈 1.8k 引用
TensoRF: Tensorial Radiance Fields
提出张量辐射场，将场景分解为向量和矩阵，实现高效高质新视角合成。
💡 张量分解大幅降低计算量，推动神经渲染实用化。
arXiv
📈 1.5k 引用
Simple Baselines for Image Restoration
提出简单基线方法，在图像恢复任务中超越复杂网络。
💡 揭示简单设计可达到SOTA，挑战复杂模型必要性。
arXiv
📈 1.2k 引用
Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection
探索普通ViT骨干在目标检测中的应用，无需特定设计即可高效检测。
💡 简化检测模型设计，证明ViT可直接作为通用骨干。
arXiv
📈 1.1k 引用
MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer
提出多轴注意力机制，在全局和局部间高效建模，提升视觉Transformer性能。
💡 统一了CNN和ViT优势，成为高效通用视觉骨干。
arXiv
📈 931 引用
Joint Feature Learning and Relation Modeling for Tracking: A One-Stream Framework
提出单流框架联合特征学习和关系建模，实现端到端跟踪。
💡 简化跟踪流程，提升效率与精度。
arXiv
📈 922 引用
A-OKVQA: A Benchmark for Visual Question Answering using World Knowledge
提出A-OKVQA基准，评估需要外部世界知识的视觉问答。
💡 推动VQA从感知向推理和知识整合发展。
arXiv
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