Fig. B.1. Sets of samples of the mid-axial slice of the patch and label, and the corresponding 3D vessel structure from A) DPGAN ≈ 102 B) DPGAN ≈ 103 C) DPGAN ≈ 106 D) real. Note that lower the higher the privacy. The visualizations were obtained using ITK-SNAP for illustrati...
Fig. B.1. Sets of samples of the mid-axial slice of the patch and label, and the corresponding 3D vessel structure from A) DPGAN ≈ 102 B) DPGAN ≈ 103 C) DPGAN ≈ 106 D) real. Note that lower the higher the privacy. The visualizations were obtained using ITK-SNAP for illustrati...
3D GAN-ViT网络的编码器和解码器在将MRI数据压缩到潜在空间以及将其重建为PET数据方面发挥着关键作用。为了增强这一过程,作者用ViT模块替换了3D GAN原始的中部块,而没有使用ResNet模块。这一变化至关重要,因为作者的分类器的主干处理序列,直接将空间特征整合到这个网络中会导致空间信息的丢失。ViT通过在隐藏空间中对...
为了进一步增强每个patch之间的连通性,所提出的patch平滑模块(PSM)重新分配和平均重叠区域,从而提供无缝预测图像。通过实验证明, QueryOTR 可以针对最先进的图像外修复方法平滑而逼真地生成视觉上吸引人的结果。 五、GAN改进 10、Generator Knows What Discriminator Should Learn in Unconditional GANs...
为了进一步增强每个patch之间的连通性,所提出的patch平滑模块(PSM)重新分配和平均重叠区域,从而提供无缝预测图像。通过实验证明, QueryOTR 可以针对最先进的图像外修复方法平滑而逼真地生成视觉上吸引人的结果。 五、GAN改进 10、Generator Knows What Discriminator Should Learn in Unconditional GANs 最近的条件图像生成...
通过并行使用MLP和注意力机制简化了架构,并移除了注意力层后的第二个LayerNorm。我们使用VAE在潜在空间中进行训练,空间压缩率为8倍,并通过线性层和2的patch大小对潜在图像进行分块。在训练期间使用固定的正弦位置编码。 仅图像预训练:在预训练期间,模型学习去噪图像,条件是其对应的DINOv2图像嵌入,这与DALL-E 2的...
如果GLO无需对抗训练即可实现GAN,那二者结合起来,岂不就是不需要多视角的NeRF! GLO是一种通用的方法,通过共同学习解码器神经网络和潜码表来学习重建一个数据集(如一组二维图像),该编码表也是解码器的输入。 每一个潜码都从数据集中重新创建了一个单一的元素(如图像)。由于潜伏代码的维度少于数据元素本身,网络需要...
基于图像表示的方法:为了探索基于伪 LiDAR 的方法成功的根本原因,Ma等[63]提出了 PatchNet,一种基于图像表示的原始伪 LiDAR 模型的等效实现[34] ,并取得了几乎相同的性能。这表明,数据提升是伪激光雷达系列成功的关键,它将图像坐标系中的2D位置提升到世界坐标系中的3D位置,而非数据表示。Simonelli等[16]对 Patch...
基于稀疏query的方法不适用于密集BEV任务,因此PETRv2[24]设计了一种混合query策略,使用密集分割query负责16×16大小的patch分割。 稀疏Query vs. 密集Query 尽管基于稀疏query的方法在目标检测任务上取得了不错的成果,但其3D表示没有几何结构意义,因此难以实现密集预测任务。相比之下,具有显式空间分布的密集query为BEV...
Fig. B.1. Sets of samples of the mid-axial slice of the patch and label, and the corresponding 3D vessel structure from A) DPGAN ≈ 102 B) DPGAN ≈ 103 C) DPGAN ≈ 106 D) real. Note that lower the higher the privacy. The visualizations were obtained using ITK-SNAP for illustrati...