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Feature Upsampling

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하위 태스크
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평가표
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보존된 평가 기록
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Deep features are a cornerstone of computer vision research, capturing image semantics and enabling the community to solve downstream tasks even in the zero- or few-shot regime. However, these features often lack the spatial resolution to directly perform dense prediction tasks like segmentation and depth prediction because models aggressively pool information over large areas. Feature Upsampling aims to recover this missing spatial resolution without impacting the space of the original deep features.

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

ImageNet

원본 태스크: Representation Learning / Feature Upsampling

평가 기록 8건

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.