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自动标注
分布 数据集与评测1底层视觉与图像复原1
01 02
利用基础模型实现准确的材质分类
Harnessing the Power of Foundation Models for Accurate Material Classification
提出利用视觉语言基础模型进行自动标注和先验蒸馏的流程，可复用于其他数据稀缺的细粒度分类任务；其合成数据生成与自动标注管道为视觉研究提供了数据增广新思路。
D2Dewarp：基于双维度几何表示学习的文档图像矫正
D2Dewarp: Dual Dimensions Geometric Representation Learning Based Document Image Dewarping
提出基于水平-垂直双维度线特征的细粒度形变感知模型，并利用渲染引擎自动生成带线标注的大规模畸变数据集，可复用于其他需要几何结构先验的文档或场景图像矫正任务。