bending reality: distortion-aware transformers for adapting to panoramic semantic segmentation

b'bending reality: distortion-aware transformers for adapting to panoramic semantic segmentation'的中文意思是“扭曲感知变换器：适应全景语义分割的变换器”。它是一种用于全景图像语义分割的算法，利用扭曲感知变换器来适应全景图像的形变和扭曲，使得分割结果更加精确和准确。

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bending reality: distortion-aware transformers for adapting to panoramic sem

弯曲现实：畸变感知的变压器用于适应全景语义。

近年来，全景图像和全景视频成为计算机视觉领域的研究热点。全景图像是一种包含整个环境的图像，能够提供更加广阔的视野和全面的信息。然而，由于镜头的物理构造和环境因素的干扰，全景图像中常常存在畸变现象。

为了有效地处理全景图像中的语义信息，研究者们提出了一种名为“弯曲现实”的新方法。该方法主要利用变压器（transformer）模型，并在其基础上加入畸变感知机制。

变压器模型是一种强大的深度学习模型，常用于计算机视觉和自然语言处理任务。它的基本思想是将输入序列映射为输出序列，通过自注意力机制同时考虑输入序列中的所有位置。然而，在处理全景语义时，传统的变压器模型无法有效处理畸变现象。

因此，在“弯曲现实”方法中，研究者们引入了畸变感知的机制，以更好地适应全景语义。这种机制使变压器模型能够捕捉到全景图像中的畸变信息，从而更准确地理解和分析全景图像。

具体而言，畸变感知的变压器模型通过在模型的输入和输出之间添加额外的畸变感知模块，能够对输入中的畸变进行建模，并将其纳入到整个模型的学习过程中。这种感知模块可以捕捉到全景图像中的空间和角度畸变，从而提高全景语义的识别和理解能力。

总之，“弯曲现实”是一种针对全景图像和全景语义的新方法。通过引入畸变感知的变压器模型，可以更好地适应全景图像中的畸变现象，提高对全景语义的处理效果。这一方法的提出将为计算机视觉领域的研究和应用带来更多可能性。