2023cvpr截止时间：2021年3月15日拓展：2023年的CVPR会议将于2023年6月6日-10日在美国波士顿举行，这是一个国际性的顶级会议，涉及计算机视觉、模式识别、图像处理和图像分析领域。研究人员可以在会议期间参与讨论、交流自己的成果，以增强学术交流，形成国际计算机视觉领域的研究网络。
图2. 直接飞行时间(dToF)传感器工作原理。每个dToF像素记录一个包含FoV内补丁深度信息的直方图,导致空间模糊。dToF传感器可以在“峰值检测”模式或直方图模式下运行。 如图2所示,短光脉冲由脉冲激光器生成并发射到场景中。脉冲会散射,一部分光子将反射回dToF检测器,触发到达事件并记录时间戳。根据激光发射和接收之间的...
2023cvpr截止时间:2021年3月15日拓展:2023年的CVPR会议将于2023年6月6日-10日在美国波士顿举行,这是一个国际性的顶级会议,涉及计算机视觉、模式识别、图像处理和图像分析领域。研究人员可以在会议期间参与讨论、交流自己的成果,以增强学术交流,形成国际计算机视觉领域的研究网络。00分享举报您可能感兴趣的内容广告 浙江...
视频和代码在https://sites.google.com/view/mebt-cvpr2023 10、Video Probabilistic Diffusion Models in Projected Latent Space 尽管深度生成模型取得了显著进展,但由于高维度和复杂的时空动态以及大的空间变化,合成高分辨率和时间连贯的视频仍然是一个挑战。最近扩散模型研究显示了它们解决这一问题的潜力,但它们面临着...
尽管具有巨大的容量和丰富的多模态训练数据,但最近的工作表明视频文本模型倾向于基于框架的空间表示,而时间推理在很大程度上仍未得到解决。本文确定了视频文本transformer时间学习中的几个关键挑战:有限网络大小的时空权衡;多帧建模中的维数灾难问题以及随着剪接长度的增加语义信息的收益递减。在这些发现的指导下,本文提出SVi...
来源:CVPR 2023作者:Yu Zhang, Siqi Chen等代码链接:https://github.com/bupt-ai-cz/TCVC内容整理:王寒 视频着色任务最近引起了广泛的关注。近期的方法主要致力于相邻帧或间隔较小的帧的时间一致性。然而,它仍然面临着大间隔帧间不一致的严峻挑战。为了解决这个问题,本文提出了一种新颖的视频上色框架,它将语义对...
Alignment-Guided Self-Attention. A2Summ的核心组件是对齐引导的自注意力模块,它使本文能够利用视频和文本模态之间的时间对应关系。受到Transformer在不同模态(例如视觉、语言和音频)的建模方面(例如视觉问答[56-60]、视觉语言预训练[61-63])以及各种多模态任务方面的优越优势的启发,本文采用Transformer架构来对齐和融合...
【新智元导读】华人博士和谷歌科学家最新提出了预训练视觉语言模型Vid2Seq,可以分辨和描述一段视频中的多个事件。这篇论文已被CVPR 2023接收。 最近,来自谷歌的研究员提出了一种用于描述多事件视频的预训练视觉语言模型——Vid2Seq,目前已被CVPR23接收。
Diffusion Video Autoencoders:通过分解视频编码实现时间上一致的人脸视频编辑 | CVPR 2023 作为近两年大火的生成模型,扩散模型在图像合成任务上表现突出,近期也有一些工作将扩散模型引入视频合成与编辑任务。本文提出将扩散模型扩展到人脸视频编辑任务中,提出了一个扩散自动编码器的新型人脸视频编辑框架,它通过从给定的...
该CVPR 2023 论文致力于研究一种通用的闪烁去除方法:(1)对于各种闪烁模式或水平均具有较高的泛化性(例如,旧电影、高速相机拍摄的慢动作视频),(2)仅需要一段闪烁视频,并不需要其他辅助信息(例如,闪烁类型、额外的时间一致视频)。由于该方法没有过多假设,它具有广泛的应用场景。