Natural Light Field Retention 考虑到introduction中的两个问题,根据水下图像的成像公式我们可以发现有三个关键的参数需要估计(i.e, d(x), \beta, B(x)),水下环境复杂多样,难以准确的cover他们,因此我们设计了一个光场保留模块来获取水下的光信息。 根据Retinex理论,我们将水下图像分解为照明光x_{l
神经光场(NeLFs):光场在计算机图形学中作为高效场景表示已有研究,近期应用于神经网络,如light field networks、light field neural rendering、RSEN、NeuLF、R2L、MobileR2L、LightSpeed等提出了各种基于NeLF的高效场景表示策略。我们的工作通过将神经avatars建模为NeLF来加速推理,但与现有主要处理静态场景的方法不同,训练...
Furthermore, we plan to extend neural acceleration to more rendering techniques and various aspects of game content development and compression. 在未来工作中,我们会继续优化模型结构,并改进分发策略来优化工作流。我们会继续提升GI的压缩率和质量。更重要的是,我们希望将NPU加速的推理框架扩展到更多设备,特别是...
知乎知学堂 等你来答 切换模式 登录/注册 R2L: Distilling Neural Radiance Field to Neural Light Field for Efficient Novel View Synthesis 首发于论文笔记 切换模式 登录/注册R2L: Distilling Neural Radiance Field to Neural Light Field for Efficient Novel View Synthesis bo233 端到端智驾,NeR...
Roth 等人将光流的先验概率表述为 Field-of-Experts 模型 [26],该模型可捕捉高阶空间统计 [25]。Sun 等人在高阶随机场框架中研究了亮度不稳定的概率模型 [28]。Nir 等人使用过参数模型表示图像运动 [19]。Rosenbaum 等人使用高斯混合物对光流的局部统计进行建模 [24]。给定一组稀疏匹配,Wulff 等人建议使用一组...
StyleGAN是一个现代的用于高分辨率图像合成的生成模型。StyleGAN网络的主要方面有: 它使用渐进式生长来逐渐增加图像分辨率。 它从一个固定的向量值生成图像,跟传统的GAN中随机生成隐变量来合成图像的做法不同。 随机生成的隐变量在被 8 层神经网络非线性转换后,通过AdaIN在每个分辨率下用作样式向量。
论文来自 zhjohnchan/awesome-image-captioning 是2019年发表的CVPR和AAAI中image caption放向的文章。 1. Unsupervised Image Captioninghttps://arxiv.org/pdf/1811.10787.pdf目前的image… 刘帅某 【博客存档】深度学习之Neural Image Caption 想飞的石头发表于小石头的码... 论文记录:图像描述技术综述(image caption...
在深度学习领域,Kaiming He大佬的残差神经网络resnet可谓无人不知,那么,这一结构,能否运用于衍射神经网络呢?这就是这次的论文所提出的想法。 论文原文地址: https://opg.optica.org/ol/abstract.cfm?uri=ol-45-10-2688 opg.optica.org/ol/abstract.cfm?uri=ol-45-10-2688 ...
HR-NAS: Searching Efficient High-Resolution Neural Architectures with Lightweight Transformers(阅读分享) Joey Chen 不管怎样,还是要体验生活的美好,也希望是美好的 1、 CVPR2021 Oral 香港大学、字节跳动和中国人民大学 2、 动机 贡献 3、网络结构