Hewlett Packard Enterprise（慧与）

Hard to See, Hard to Label: Generative and Symbolic Acquisition for Subtle Visual Phenomena

难以察觉，难以标注：生成与符号获取用于微妙的视觉现象

Renjith Prasad, Rishabh Sharma, Andrew E. Shao, Annmary Justine Koomthanam, Shreyas Kulkarni, Suparna Bhattacharya, Martin Foltin, Amit Sheth, David Orozco, Matthew Quinn, Brian Sammuli

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） ； AI Research Lab, HPE Labs, Hewlett Packard Enterprise（HPE实验室人工智能研究部） ； Indian AI Research Organization（印度人工智能研究组织） ； General Atomics（通用原子公司） 纠错

AI总结 本文提出GSAL框架，结合生成模型与语义覆盖先验，解决细微视觉异常标注难题，提升稀有类别检索效率。

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