分享一篇阅读的用于弱监督分割的论文论文标题：TransCAM:TransformerAttention-basedCAMRefinementforWeaklySupervisedSemanticSegmentation作者信息：代码地址：https://github.com/liruiwen/TransCAMAbstract大多数现有的WSSS方法都是基于类激活映射（CAM）来生成像素级的伪标签，用于监督训练。但是基于CNN的WSSS方法只是凸出最具有区别性的地方，即CAM部分激活而不是整体对象。作者提出了TransCAM模型，它基于Conforme的backbone结构，利用transfor

R3Det:RefinedSingle-StageDetectorwithFeatureRefinementforRotatingObjectpaper:https://arxiv.org/abs/1908.05612code:https://github.com/Thinklab-SJTU/R3Det_Tensorflowhttps://github.com/SJTU-Thinklab-Det/r3det-on-mmdetection摘要旋转目标检测难以定位多角度对象，对于具有大纵横比、密集分布和类别极不平衡的旋转对象仍然存在挑战。本文提出了一种端到端的精细化单级旋转检测器，通过使用从粗粒度

ImageSuper-ResolutionviaIterativeRefinement摘要：本文提出来一种通过重复精细化操作来实现图像超分辨率的SR3模型。SR3将噪扩散概率模型嫁接至在图像到图像的翻译任务中，通过随机迭代去噪实现图像超分辨率。通过训练一个用于在各种水平噪声上去噪的U-Net架构，逐步的对完全高斯噪声进行逐步精细化最终得到输出图像。不论是人脸图像还是自然图像，SR3都在不同倍率的超分辨率任务上展示出超强的性能。我们在*Weconducthumanevaluationonastandard8xfacesuper-resolutiontaskonCelebA-HQforwhichS

我是Swift的新手，我开始探索一些与Objective-C桥接的功能。目前我有一个带有NSError引用的方法是:-(BOOL)verifyPersonalizationWithError:(NSError**)errorNS_REFINED_FOR_SWIFT;现在我可以访问Swift中的方法进行一些改进，但返回值丢失了。Swift生成的方法是:openfunc__verifyPersonalization()throws用docatch正确处理了错误，但返回值似乎丢失了。我的NS_REFINED_FOR_SWIFT宏有什么遗漏吗？ 最佳答案