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摘要: 深度视频压缩的任务感知编码器控制 先前对机器任务的深度视频压缩(DVC)的研究,通常需要为每个特定任务训练一个唯一的编解码器,并要求每个任务都有一个专用的解码器。相比之下,传统的视频编解码器采用灵活的编码器控制器,通过模式预测等机制使单个编解码器能够适应不同的任务。从中汲取灵感,介绍了一种用于机器深 阅读全文
posted @ 2024-12-01 18:40 吴建明wujianming 阅读(58) 评论(0) 推荐(0)
摘要: MonoCD:具有互补深度的单眼3D物体检测 单眼3D对象检测因其能够以低成本,从单个图像中准确获得对象3D定位,而引起了广泛关注。由于2D到3D映射的不适定性,深度估计是单目3D对象检测的一个重要,但具有挑战性的子任务。许多方法探索多个局部深度线索,如物体高度和关键点,然后将物体深度估计公式化为多 阅读全文
posted @ 2024-12-01 18:39 吴建明wujianming 阅读(90) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 超越图像超分辨率的任务驱动感知损失图像识别 在实际场景中,由于低分辨率(LR)内容中缺乏可用信息,图像识别任务(如语义分割和对象检测)通常会带来更大的挑战。图像超分辨率(SR)是解决这些挑战的有前景的解决方案之一。然而,由于SR的病态特性,典型的SR方法很难恢复与任务相关的高频内容,这可能会削弱使用 阅读全文
posted @ 2024-12-01 18:38 吴建明wujianming 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ECLIPSE:通过视觉提示调整进行泛视分割的有效连续学习 泛视分割结合了语义分割和实例分割,是一项前沿的计算机视觉任务。尽管最近在深度学习模型方面取得了进展,但现实世界应用程序的动态特性需要持续学习,其中模型随着时间的推移适应新类(可塑性),而不会忘记旧类(灾难性遗忘)。当前的连续分割方法通常依赖 阅读全文
posted @ 2024-12-01 18:14 吴建明wujianming 阅读(38) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 《智能汽车传感器:原理·设计·应用》新书推荐 由化学工业出版社资深编辑张海丽老师负责策划编辑。 本书在京东、淘宝天猫、当当网上均有销售 京东:https://search.jd.com/Search?keyword=%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E4%BC 阅读全文
posted @ 2024-12-01 18:04 吴建明wujianming 阅读(98) 评论(0) 推荐(0)
摘要: UniDepth:通用单目度量深度估计 精确的单目度量深度估计(MMDE)对于解决3D感知和建模中的下游任务至关重要。然而,最近MMDE方法的显著准确性与其训练领域不符。即使存在适度的域间隙,这些方法也无法推广到看不见的域,这阻碍了它们的实际应用。提出了一种新的模型UniDepth,能够从单个图像跨 阅读全文
posted @ 2024-12-01 04:58 吴建明wujianming 阅读(354) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 语言能打败数值回归吗?基于语言的多模态轨迹预测 语言模型在语境理解和生成表现方面表现出了令人印象深刻的能力。受语言基础模型最近成功的启发,提出了LMTraj(基于语言的多模态轨迹预测器),它将轨迹预测任务转化为一种问答问题。与将轨迹坐标序列视为连续信号的传统数值回归模型不同,将其视为文本提示等离散信 阅读全文
posted @ 2024-11-30 05:05 吴建明wujianming 阅读(47) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 通过变化先验和条件扩散模型实现基于参考的超分辨率 基于参考的超分辨率(RefSR)有可能在遥感图像的空间和时间分辨率之间架起桥梁。然而,现有的RefSR方法受到内容重建的忠实性和大尺度因子下纹理转移有效性的限制。条件扩散模型为生成逼真的高分辨率图像开辟了新的机会,但在这些模型中有效利用参考图像仍然是 阅读全文
posted @ 2024-11-30 05:01 吴建明wujianming 阅读(137) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 无监督模板辅助点云形状对应网络 无监督点云形状对应旨在建立源点云和目标点云之间的逐点对应关系。现有方法通过计算点云之间的逐点特征相似度直接获得对应关系。然而,非刚性物体具有很强的变形能力和不寻常的形状,因此直接在具有非常规形状的点云之间建立对应关系是一个长期的挑战。为了应对这一挑战,提出了一种无监督 阅读全文
posted @ 2024-11-29 10:02 吴建明wujianming 阅读(38) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 模糊耗散合成神经编解码器中的拉普拉斯熵模型 虽然用条件扩散模型代替高斯解码器,可以提高神经图像压缩中重建的感知质量,但它们缺乏对图像数据的感应偏差,限制了它们实现最先进感知水平的能力。为了解决这一局限性,在解码器侧采用了非各向同性扩散模型。该模型施加了一种感应偏置,旨在区分频率内容,从而促进高质量图 阅读全文
posted @ 2024-11-28 04:50 吴建明wujianming 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
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