原文链接:CVPR'24 | 工业缺陷&语义异常,InCTRL:无训练目标数据的超强异常检测模型! 下面一起来阅读一下这项工作~ 1. 论文信息 论文题目:Toward Generalist Anomaly Detection via In-context Residual Learning with Few-shot Sample Prompts 作者:Jiawen Zhu and Guansong Pang 作者机构:School of Computing and In...
原文链接:CVPR'24 | 谷歌新作!仅需3张图片实现高质量三维重建! 1. 论文信息 标题:ReconFusion: 3D Reconstruction with Diffusion Priors 作者:Rundi Wu, Ben Mildenhall, Philipp Henzler, Keunhong Park, Ruiqi Gao, Daniel Watson, Pratul P. Srinivasan, Dor Verbin, Jonathan T. Barron, Ben Poole, Alek...
7个赛道，5个冠军。这就是中国团队，最近在国际大赛上取得的成绩，不是乒乓球赛哦。而是AI顶会CVPR 2024举办的自动驾驶国际挑战赛，汇聚了包括中国、美国和德国在内等10多个国家，上百支队伍参赛，其中包括英伟达、AMD、博世等领域巨头，以及多所知名高校。然而最终获奖名单，多少让人意外，有几家初创企业杀出重围，...
OMT CVPR’24官方已开始征集CV4MR（CV for MIXED REALITY）研讨会的作品了，目标领域包括实时视图合成/深度估计/3D捕获与重建/SLAM/场景理解/等等。截止日期3月15日，合适的朋友赶紧冲吧。好了最后，我们也期待一波后续的颁奖，看看今年的最佳论文花落谁家～参考链接：[1]https://twitter.com/CVPR[2]https://tw...
CVPR'24最新3D面部追踪效果简直了! 来源:3D视觉工坊 添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群 这篇文章介绍了一种先进的人脸跟踪技术,包括一个高度稳健和准确的2D对齐模块。该技术在多个基准测试和下游任务中进行了验证。文章提出的方法利用两阶段流水线进行人脸跟踪,首先预测...
CVPR‘24:与任务无关的多模态数据也能提升Transformer性能,cvpr,神经网络,多模态数据,视频生成模型,transformer
CVPR'24亮点研究：SSD-KD——高效无数据知识蒸馏新方法，数据规模提升10倍效率 前言：数据知识蒸馏是一种能够有效利用大型教师网络所学知识来训练较小型学生网络的方法，其独特之处在于无需访问原始训练数据，从而极大降低了实际应用中的隐私、安全和专有风险。当前，这一领域的研究多遵循反演蒸馏范式，即通过预训练的...
CVPR2024接收paper分享,作者来自ETH Zurich等联合团队: 1. 技术背景 3D场景理解在自动驾驶、智能机器人等领域扮演着至关重要的角色,它使设备能够感知并理解周围的三维世界。尽管传统的全监督学习模型在特定类别的识别上表现出色,但这些模型通常只限于识别这些预定义的类别。这就意味着,每当需要识别新的对象类别时,就必...
目前，该工作已被CVPR 2024会议接收，团队由北大助理教授、博导董豪领衔。大模型如何直接操控机械臂？大多的具身操纵工作主要依赖大语言模型的推理能力来进行任务编排和规划。然而，鲜有研究探索大语言模型在实现低层原子任务（low-level action）方面的潜力。因此，该方法致力于探索和激发大语言模型在预测低层原子任务的...
https://blogs.nvidia.com/blog/auto-research-cvpr-2024/ 导读: 端到端规划(End-to-end planning)被认为是实现自动驾驶的一个极富前景的方向。但最近的研究表明该类方法与所采用的数据集本身存在种种问题。在我们的Hydra-MDP中,我...