:fire: [ICLR2023, ECCV2022, TPAMI2024] 用于场景理解的强大多任务Transformer模型
:scroll: 简介
本仓库提供了两个用于场景理解的强大多任务Transformer模型的代码和模型。详情请查看以下页面：
<p align="center"> <img alt="img-name" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/d049125e-06ae-45c9-a4e1-cb4e05b37252.gif" width="900"> </p>叶翰荣和徐丹，TaskPrompter：用于密集场景理解的空间-通道多任务提示。 ICLR 2023
<p align="center"> <img alt="img-name" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/188c2c87-7aee-4e0c-8365-011ac197c8e4.gif" width="900"> <img alt="img-name" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/80137ed7-bc0f-4ef4-8568-3577a21eeba2.gif" width="900"> </p>叶翰荣和徐丹，用于密集场景理解的倒金字塔多任务Transformer。 ECCV 2022
引用
BibTex:
@InProceedings{invpt2022,
title={Inverted Pyramid Multi-task Transformer for Dense Scene Understanding},
author={Ye, Hanrong and Xu, Dan},
booktitle={ECCV},
year={2022}
}
@InProceedings{taskprompter2023,
title={TaskPrompter: Spatial-Channel Multi-Task Prompting for Dense Scene Understanding},
author={Ye, Hanrong and Xu, Dan},
booktitle={ICLR},
year={2023}
}
@article{ye2023invpt++,
title={InvPT++: Inverted Pyramid Multi-Task Transformer for Visual Scene Understanding},
author={Ye, Hanrong and Xu, Dan},
journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
year={2024}
}
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