机构名称：
¥ 1.0
·表明，缺乏现有的VL组成性研究，因为它们仅研究了对模型输入（“硬否负”）的改变标签的影响，而不是驱动标签的扰动（“硬质”）。·策划了坚硬的积极因素的基准，并表明模型的性能很差。此外，改善硬质底片模型性能的方法加剧了硬质阳性的绩效差。·通过大规模产生并将其纳入填充性，改善了硬积极性和硬质量的模型性能。[ECCV 2024]
Amita Kamath
主要关键词
