AquaProbe:冻结视觉模型的水下自适应方法
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AquaProbe:冻结视觉模型的水下自适应方法
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AI 综述
Md Shihabul Islam Shovo 等作者提出 AquaProbe,用于测量冻结视觉编码器中的域差异位置如何随水深类型和成像距离变化。作者称,按测得分布进行比例 LoRA 秩分配,分割 mIoU 为 70.1,在 0.59 百万适配参数预算下比均匀分配高 1.9 个点。 作者还称,基于估计条件簇的三路路由器在标准 SUIM 划分上达到 70.6 mIoU,在留出退化条件下达到 63.4 AUDRC。该工作以 arXiv 预印本形式发布,尚未见同行评议或独立验证。
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最新进展11月2日 13:00
AquaProbe:为水下图像高效适配冻结视觉模型报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv · cs.ROAquaProbe:为水下图像高效适配冻结视觉模型
AquaProbe 通过成对的干净图像与物理渲染图像,测量域差异在冻结视觉编码器中随水深类型和成像距离变化的位置分布,并按该分布分配固定的 LoRA 预算。按测得分布进行比例 LoRA 秩分配的分割 mIoU 为 70.1,在 0.59 百万适配参数预算下比均匀分配高 1.9 个点。基于估计条件簇的三路路由器在标准 SUIM 划分上达到 70.6 mIoU,在留出退化条件下达到 63.4 AUDRC。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。