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CuVLER：通过详尽的自我监督变换增强无监督对象发现
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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
本文介绍了一种简单的目标本地化方法（LOST），利用预训练的视觉转换器的激活特征，实验证明该方法在目标发现方面优于其他方法。同时，训练一个不具有类别属性的检测器可以进一步提高性能。此外，该方法在无监督对象发现任务上也有潜力。
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关键要点
- 提出了一种简单的目标本地化方法LOST，利用预训练的视觉转换器的激活特征。
- 在PASCAL VOC 2012上的实验表明，该方法在目标发现方面优于其他方法，最高可达8个CorLoc点。
- 训练一个不具有类别属性的检测器可以进一步提高性能，增加7个点。
- 该方法在无监督对象发现任务上也显示出潜力。
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