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FILIP: Fine-grained Interactive Language-Image Pre-Training., , , , , , , , , und . CoRR, (2021)G-DetKD: Towards General Distillation Framework for Object Detectors via Contrastive and Semantic-guided Feature Imitation., , , , , und . ICCV, Seite 3571-3580. IEEE, (2021)Joint-DetNAS: Upgrade Your Detector With NAS, Pruning and Dynamic Distillation., , , , , und . CVPR, Seite 10175-10184. Computer Vision Foundation / IEEE, (2021)DetCLIPv3: Towards Versatile Generative Open-vocabulary Object Detection., , , , , , , und . CoRR, (2024)DiT-3D: Exploring Plain Diffusion Transformers for 3D Shape Generation., , , , , , und . CoRR, (2023)Wukong: A 100 Million Large-scale Chinese Cross-modal Pre-training Benchmark., , , , , , , , , und 2 andere Autor(en). NeurIPS, (2022)FILIP: Fine-grained Interactive Language-Image Pre-Training., , , , , , , , , und . ICLR, OpenReview.net, (2022)SM-NAS: Structural-to-Modular Neural Architecture Search for Object Detection., , , , und . AAAI, Seite 12661-12668. AAAI Press, (2020)PixArt-α: Fast Training of Diffusion Transformer for Photorealistic Text-to-Image Synthesis., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). CoRR, (2023)PixArt-Σ: Weak-to-Strong Training of Diffusion Transformer for 4K Text-to-Image Generation., , , , , , , , , und . CoRR, (2024)