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NeurIPS 2024 | 无需训练，一个框架搞定开放式目标检测、实例分割

本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所的王勇涛团队的最新研究成果 VL-SAM。针对开放场景，该篇工作提出了一个基于注意力图提示的免训练开放式目标检测和分割框架 VL-SAM，在无需训练的情况下，取得了良好的开放式 (Open-ended) 目标检测和实例分割结果，论文已被 NeurIPS 2024 录用。

NeurIPS 2024 | 如何防御对抗性提示攻击？AdvUnlearn让图片生成风险骤降

本文第一作者为密歇根州立大学计算机系博士生张益萌，为 OPTML 实验室成员，指导教师为刘思佳助理教授。OPtimization and Trustworthy Machine Learning (OPTML) 实验室的研究兴趣涵盖机器学习 / 深度学习、优化、计算机视觉、安全、信号处理和数据科学领域，重点是开发学习算法和理论，以及鲁棒且可解释的人工智能。