Tag · 2 篇
子模优化
分布 数据集与评测1自动驾驶与遥感1
01 02
网格蒸馏：基于结构化生成网格的组合式图像蒸馏
Grid Distillation: Compositional Image Distillation via Structured Generative Grids
把数据集蒸馏的合成样本组织成高分辨率组合网格、再降采样并用 Stable Diffusion Turbo 单步重建细节，这套「网格布局 + 扩散先验补全」思路可迁移到任何需要把大量图像压缩成少量可训练样本的场景（如快速架构搜索、隐私受限数据发布）。
Den-TP：面向轨迹预测的密度均衡数据筛选与评测框架
Den-TP: A Density-Balanced Data Curation and Evaluation Framework for Trajectory Prediction
把「场景密度」当作与数据集无关的交互复杂度代理，用梯度子模选择做密度均衡的数据子集筛选，并配套密度条件评测协议；做自动驾驶轨迹预测或任何长尾感知任务的人可以直接借用这套数据筛选与分桶评测思路，暴露被平均误差掩盖的高密度失效模式。