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无监督目标定位与代表点选择
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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
本文提出了一种名为LOST的简单方法，用于在图像集合中定位目标，无需昂贵的注释活动。该方法利用自我监督方式预训练的视觉转换器的激活特征，实验结果表明，该方法在PASCAL VOC 2012上的表现优于最先进的目标发现方法，最高可达8 CorLoc点。通过训练一个不具有类别属性的检测器，可以再次提高7个点。在无监督对象发现任务上也展示了有希望的结果。
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关键要点
- 提出了一种名为LOST的方法，用于图像集合中的目标定位。
- LOST方法不需要昂贵的注释活动。
- 该方法利用自我监督预训练的视觉转换器的激活特征。
- 在PASCAL VOC 2012上的实验结果显示，该方法优于最先进的目标发现方法，最高可达8 CorLoc点。
- 通过训练一个不具有类别属性的检测器，可以再提高7个点。
- 在无监督对象发现任务上也展示了有希望的结果。
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