Paper: KeDuSR: Real-World Dual-Lens Super-Resolution via Kernel-Free Matching Code: github.com/ZifanCui/KeD Abstract: 双目超分辨率(SR)是基于参考(Ref)的 SR 的一种实用方案,它利用长焦图像(Ref)来辅助低分辨率广角图像(LR 输入)的超分辨率。与一般的参考源 SR 不同,双目 SR 中的参考源只覆盖重叠的...
顶会速递,AAAI 2024 人工智能大会精彩论文盘点 今年的 AI 顶会 AAAI 人工智能大会(AAAI 2024 : The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence)在加拿大温哥华举办。在此次大会期间,人工智能领域的研究人员、从业者、科学家、学生和工程师齐聚一堂,展示了他们的研究成果,并进行了学术交流。同时,多个重要...
本周,全球 AI 顶会 AAAI 2024 正式开幕,目前已公布了最佳论文(Outstanding Paper Award)等多个重要奖项。 AAAI 全称为国际先进人工智能协会 (Association for the Advancement of Artificial Intelligence),其每年举办的现场会议是人工智能领域里历史最悠久、涵...
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杰出论文奖(Outstanding Paper Award) 本周四,AAAI 2024 公布了杰出论文奖,共三篇论文入选,作者中有不少华人的身影。 论文1:Reliable Conflictive Multi-view Learning 作者:Cai Xu、Jiajun Si、Ziyu Guan、Wei Zhao、Yue Wu、Xiyue Gao,来自西安电子科技大学。
AAAI 2024 accepted paper, FedTGP: Trainable Global Prototypes with Adaptive-Margin-Enhanced Contrastive Learning for Data and Model Heterogeneity in Federated Learning - TsingZ0/FedTGP
杰出论文奖(Outstanding Paper Award) 本周四,AAAI 2024 公布了杰出论文奖,共三篇论文入选,作者中有不少华人的身影。 论文1:Reliable Conflictive Multi-view Learning 作者:徐偲(Cai Xu)、Jiajun Si、Ziyu Guan、Wei Zhao、武越(Yue Wu)、Xiyue Gao,来自西安电子科技大学。
针对这一问题,最近 CVPR 2024 中的两篇文章提出的解决方案是借助 LLM 广泛的先验知识来为 class 产生大量属性描述内容,然后作为额外的细粒度信息输入到 text-encoder 中: ▲ LLaMP ▲ ArGue 其中LLaMP 是借助 LLM 输出对类别进行细致描述的段落的 hidden state / KV cache,而 ArGue 是利用 LLM 输出的属性描述...
针对这一问题,最近 CVPR 2024 中的两篇文章提出的解决方案是借助 LLM 广泛的先验知识来为 class 产生大量属性描述内容,然后作为额外的细粒度信息输入到 text-encoder 中: ▲ LLaMP ▲ ArGue 其中LLaMP 是借助 LLM 输出对类别进行细致描述的段落的 hidden state / KV cache,而 ArGue 是利用 LLM 输出的属性描述...
Accpted Paper List：https://www.aaai.org/Conferences/AAAI/2016/aaai16accepted-papers.pdf Wordshop...