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1.【基础网络架构】(WACV2024)SBCFormer: Lightweight Network Capable of Full-size ImageNet Classification at 1 FPS on Single Board Computers

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.03747

  • 开源代码:GitHub - xyongLu/SBCFormer: SBCFormer: Lightweight Network Capable of Full-size ImageNet Classification at 1 FPS on Single Board Computers - WACV2024

2.【基础网络架构:Transformer】FLORA: Fine-grained Low-Rank Architecture Search for Vision Transformer

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.03912

  • 开源代码:GitHub - shadowpa0327/FLORA

3.【基础网络架构:Transformer】Mini but Mighty: Finetuning ViTs with Mini Adapters

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.03873

  • 开源代码(即将开源):GitHub - IemProg/MiMi: Mini but Mighty: Finetuning ViTs with Mini Adapters

4.【图像分类】A Simple Interpretable Transformer for Fine-Grained Image Classification and Analysis

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.04157

  • 开源代码:GitHub - Imageomics/INTR: This is an official implementation for INTR: Interpretable Transformer for Fine-grained Image Classification

5.【异常检测】Image-Pointcloud Fusion based Anomaly Detection using PD-REAL Dataset

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.04095

  • 开源代码(即将开源):GitHub - Andy-cs008/PD-REAL

6.【车道线检测】Augmenting Lane Perception and Topology Understanding with Standard Definition Navigation Maps

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.04079

  • 开源代码(即将开源):https://github.com/NVlabs/SMERF

7.【3D目标检测】mmFUSION: Multimodal Fusion for 3D Objects Detection

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.04058

  • 代码即将开源

8.【行人重识别】Multi-view Information Integration and Propagation for Occluded Person Re-identification

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.03828

  • 开源代码:GitHub - nengdong96/MVIIP

9.【多模态】OtterHD: A High-Resolution Multi-modality Model

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.04219

  • 开源代码:GitHub - Luodian/Otter: 🦦 Otter, a multi-modal model based on OpenFlamingo (open-sourced version of DeepMind's Flamingo), trained on MIMIC-IT and showcasing improved instruction-following and in-context learning ability.

10.【多模态】(WACV2024)Enhancing Multimodal Compositional Reasoning of Visual Language Models with Generative Negative Mining

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.03964

  • 工程主页:Enhancing Multimodal Compositional Reasoning of Visual Language Models with Generative Negative Mining

  • 开源代码:GitHub - ugorsahin/Generative-Negative-Mining: Enhancing Multimodal Compositional Reasoning of Visual Language Models with Generative Negative Mining, WACV 2024

11.【多任务学习】Data exploitation: multi-task learning of object detection and semantic segmentation on partially annotated data

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.04040

  • 开源代码(即将开源):https://github.com/lhoangan/multas

12.【Diffusion】I2VGen-XL: High-Quality Image-to-Video Synthesis via Cascaded Diffusion Models

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.04145

  • 工程主页:I2VGen-XL

  • 开源代码:GitHub - damo-vilab/i2vgen-xl: Official repo for I2VGen-XL: High-Quality Image-to-Video Synthesis Via Cascaded Diffusion Models

13.【NeRF】UP-NeRF: Unconstrained Pose-Prior-Free Neural Radiance Fields

  • 论文地址:https://arxiv.org//pdf/2311.03784

  • 开源代码(即将开源):https://github.com/mlvlab/UP-NeRF

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