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论文标题:Mask Grounding for Referring Image Segmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/2312.12198
## 中使用模態對齊損失函數(CAL)。圖五展示了此損失函數的數學公式。與先前工作不同,CAL 同時考慮了像素到像素 (Pixel-to-Pixel,P2P) 和像素到文字 (Pixel-to-Text,P2T) 之間的對齊。精確的像素到像素對齊能確保模型能分割輸出具有準確形狀和邊界的分割掩碼,而精確的像素到文字對齊能使模型能夠正確地將文字描述與其匹配的圖像區域進行合理的關聯。
#在表1 中,作者使用oIoU 指標評估MagNet,並與現有最先進的演算法做性能比較。測試數據為 RefCOCO、RefCOCO 和 G-Ref。在單一和多個 / 額外資料集的設定下,MagNet 的效能在這些資料集上全都是 SOTA。
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将不同的基模型象征为不同品种的狗,其中相同的「狗形指纹」表明它们源自同一个基模型。大模型的预训练需要耗费大量的计算资源和数据,因此预训练模型的参数成为各大机构重点保护的核心竞争力和资产。然而,与传统软件知识产权保护不同,对预训练模型参数盗用的判断存在以下两个新问题:1)预训练模型的参数,尤其是千亿级别模型的参数,通常不会开源。预训练模型的输出和参数会受到后续处理步骤(如SFT、RLHF、continuepretraining等)的影响,这使得判断一个模型是否基于另一个现有模型微调得来变得困难。无

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