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7th Chinese conference on pattern recognition and computer vision, PRCV 2024

7th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer V...

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7th Chinese conference on pattern recognition and computer vision, PRCV 2024

ISBN: (纸本)9789819786190

The proceedings contain 81 papers. The special focus in this conference is on pattern recognition and computer vision. The topics include: FUF-TransUNet: A Transformer-Based U-Net with Fully Utilize of Features for Liver and Liver-Tumor Segmentation in CT Images;Dual-View Dual-Boundary Dual U-Nets for Multiscale Segmentation of Oral CBCT Images;a Novel Diffusion Model with Wavelet Transform for Optic Disc and Cup Segmentation in Fundus Images;STCTb: A Spatio-Temporal Collaborative Transformer Block for Brain Diseases Classification Using fMRI Time Series;a Generalized Contrast-Adjustment Guided Growth Method for Medical Image Segmentation;MDNet: Morphology-Driven Weakly Supervised Polyp Detection;MMR-Sleep: A Multi-Channel and Multi-Receptive Field Sleep Stage recognition Model;CPNet: Cross Prototype Network for Few-Shot Medical Image Segmentation;SBC-UNet: A Network Based on Improved Hourglass Attention Mechanism and U-Net for Medical Image Segmentation;Bridge the Gap of Semantic Context: A Boundary-Guided Context Fusion UNet for Medical Image Segmentation;bilinear Fine-grained Classification of Ultrasound Images Integrated with Interpretable Radiomics;GCNet: Global Context-Guided Uncertainty Boundary for Polyp Segmentation;Comprehensive Transformer Integration Network (CTIN): Advancing Endoscopic Disease Segmentation with Hybrid Transformer Architecture;IPM: An Intelligent Component for 3D Brain Tumor Segmentation Integrating Semantic Extractor and Pixel Refiner;edge-Net: A Self-supervised Medical Image Segmentation Model Based on Edge Attention;fundus Image Disease Diagnosis and Quality Assessment Based on Dual-Task Collaborative Optimization;multi-modality Correlation Learning Network for Pediatric Ventricular Septal Defects Identification;MFIS-Net: A Deep Learning Framework for Left Atrial Segmentation;semi-supervised Gland Segmentation via Label Purification and Reliable Pixel Learning;DFANet: A Dual-Stream Deep Feature Aware Network for Multi-focus Image Fusi

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7th Chinese conference on pattern recognition and computer vision, PRCV 2024

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ISBN: (纸本)9789819785049

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ISBN: (纸本)9789819784868

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ISBN: (纸本)9789819786848

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ISBN: (纸本)9789819785100

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Non-autoregressive Sequence-to-Sequence vision-Language Models

Non-autoregressive Sequence-to-Sequence Vision-Language Mode...

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ieee/CVF conference on computer vision and pattern recognition (CVPR)

作者： Shi, Kunyu Dong, Qi Goncalves, Luis Tu, Zhuowen Soatto, Stefano AWS AI Labs Seattle WA 98101 USA

ISBN: (纸本)9798350353006

Sequence-to-sequence vision-language models are showing promise, but their applicability is limited by their inference latency due to their autoregressive way of generating predictions. We propose a parallel decoding sequence-to-sequence vision-language model, trained with a Query-CTC loss, that marginalizes over multiple inference paths in the decoder. This allows us to model the joint distribution of tokens, rather than restricting to conditional distribution as in an autoregressive model. The resulting model, NARVL, achieves performance on-par with its state-of-the-art autoregressive counterpart, but is faster at inference time, reducing from the linear complexity associated with the sequential generation of tokens to a paradigm of constant time joint inference.

关键词： CTC Non-autoregressive vision language models

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