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无监督目标发现
01 02
面向无约束第一人称视频的稳定自监督物体表征
Towards Stable Self-Supervised Object Representations in Unconstrained Egocentric Video
用帧内蒸馏加深度正则化从无标注第一人称视频中自举出稳定的『原型物体』表征，并用教师过滤的时序一致性维持身份，可直接迁移到无监督目标发现与自监督预训练的表征稳定化环节。
在自监督Transformer中发现分布式目标中心属性
Finding Distributed Object-Centric Properties in Self-Supervised Transformers
提出一种无需训练的方法，通过聚类所有层的注意力头并利用patch级query/key/value相似度，提取分布式目标中心信息，可直接用于提升无监督目标发现和缓解多模态大语言模型的物体幻觉。