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DORec: 利用 2D 无监督特征的分解对象重建
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于神经隐式表示的 DORec 网络，通过转换 2D 自监督特征为两个粒度级别的蒙版来监督分解，包括指示前景区域的二进制蒙版和指示语义相似区域的 K 聚类蒙版，这两个蒙版互补并能在各种数据集上优秀地分割和重构前景目标。
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关键要点
- 提出了一种基于神经隐式表示的 DORec 网络。
- 通过转换 2D 自监督特征生成两个粒度级别的蒙版。
- 第一个蒙版是指示前景区域的二进制蒙版。
- 第二个蒙版是指示语义相似区域的 K 聚类蒙版。
- 这两个蒙版互补，能够在各种数据集上优秀地分割和重构前景目标。
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