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1.【基础网络架构：Transformer】（NeurIPS2023）MCUFormer: Deploying Vision Tranformers on Microcontrollers with Limited Memory

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.16898

• 开源代码（即将开源）：https://github.com/liangyn22/MCUFormer

2.【Open-Vocabulary Object Detection】LP-OVOD: Open-Vocabulary Object Detection by Linear Probing

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.17109

• 开源代码（即将开源）：https://github.com/VinAIResearch/LP-OVOD

3.【视频异常检测】A Coarse-to-Fine Pseudo-Labeling (C2FPL) Framework for Unsupervised Video Anomaly Detection

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.17650

• 开源代码（即将开源）：https://github.com/AnasEmad11/C2FPL

4.【视频超分辨率重建】（WACV2024）Scale-Adaptive Feature Aggregation for Efficient Space-Time Video Super-Resolution

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.17294

• 开源代码：https://github.com/megvii-research/WACV2024-SAFA

5.【图像增强】（NeurIPS2023）Global Structure-Aware Diffusion Process for Low-Light Image Enhancement

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.17577

• 开源代码（即将开源）：https://github.com/jinnh/GSAD

6.【领域泛化】SPA: A Graph Spectral Alignment Perspective for Domain Adaptation

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.17594

• 开源代码（即将开源）：https://github.com/CrownX/SPA

7.【多模态】（EMNLP2023）Evaluating Bias and Fairness in Gender-Neutral Pretrained Vision-and-Language Models

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.17530

• 开源代码：https://github.com/coastalcph/gender-neutral-vl

8.【多模态】（NeurIPS2023）Cross-modal Active Complementary Learning with Self-refining Correspondence

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.17468

• 开源代码（即将开源）：https://github.com/QinYang79/CRCL

9.【自动驾驶】Drive Anywhere: Generalizable End-to-end Autonomous Driving with Multi-modal Foundation Models

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.17642

• 工程主页：Drive Anywhere: Generalizable End-to-end Autonomous Driving with Multi-modal Foundation Models

• 开源代码（即将开源）：https://github.com/zswang666/drive-anywhere

10.【自动驾驶：BEV】BEVContrast: Self-Supervision in BEV Space for Automotive Lidar Point Clouds

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.17281

• 开源代码：https://github.com/valeoai/BEVContrast

11.【自动驾驶：协同感知】（WACV2024）MACP: Efficient Model Adaptation for Cooperative Perception

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.16870

• 开源代码：https://github.com/PurdueDigitalTwin/MACP

12.【NeRF】4D-Editor: Interactive Object-level Editing in Dynamic Neural Radiance Fields via 4D Semantic Segmentation

• 论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.16858

• 工程主页：4D-Editor: Interactive Object-level Editing in Dynamic Neural Radiance Fields via 4D Semantic Segmentation

• 代码即将开源

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