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统一基于骨架的密集表示学习与多粒度特征去相关
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内容提要
本研究提出了一种统一的基于骨架的密集表示学习框架（USDRL），有效解决了负样本生成和局部细致表示的问题，显著提升了密集预测任务的性能，实验结果优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种统一的基于骨架的密集表示学习框架（USDRL）。
- USDRL有效解决了负样本生成困难和局部细致表示被忽视的问题。
- 该框架通过多粒度特征去相关提升了密集预测任务的性能。
- 实验结果显示USDRL显著优于现有的最高水平方法。
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