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NICE: 提升全景叙事检测和分割的级联协作学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为NICE的框架，可以共同学习Panoptic Narrative Detection和Segmentation任务，通过引入两个级联模块，分别负责分割和检测，将这两个任务自然地对齐并相互补充，从而提高性能。实验结果表明，NICE方法在PND和PNS方面都显著优于现有方法，分别达到4.1%和2.9%的提升率。
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关键要点
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提出了一种名为NICE的框架，用于共同学习Panoptic Narrative Detection和Segmentation任务。
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NICE框架引入了两个级联模块：Coordinate Guided Aggregation (CGA)和Barycenter Driven Localization (BDL)。
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CGA模块负责分割任务，BDL模块负责检测任务。
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这两个任务通过NICE框架自然对齐并相互补充，从而提高性能。
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实验结果显示，NICE方法在PND和PNS方面的性能显著优于现有方法，分别提升4.1%和2.9%。
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