IV. 实验 为了证明所提出的ADAM-Net的有效性,我们将应用于三个任务:在照片之间生成3D人体姿态和形状转换(我们的主要任务),3D关节转换生成插值,以及从单目视频估计3D人体姿态和形状。 A. 在照片之间生成3D人体姿态和形状转换 我们首先说明用于训练和评...
与主流的自顶向下方法相比,我们证明了自底向上的方法在性能上具有竞争力,并且具有更高的召回率。CenterNet++通过关键点三元组(左上角、右下角和中心点)来检测每个对象。我们首先根据设计的线索对角点进行分组,并基于中心关键点确认对象位置。角关键点允许方法检测各...
我们通过将特征函数的定义从概率分布扩展到有限测度,建立了将空间人群信息转换到频域的理论基础,并证明或加强了一些关键性质。 特征函数转换产生了紧凑且层次化组织的频率信息,从中我们提出了广义特征函数损失(GCFL)用于人群分析任务。GCFL中的窗口函数可以定制,为特定人群分析任务提供灵活性。 我们展示了三个应用,使用不...
TPAMI 2024:一键还原清晰视界mp.weixin.qq.com/s/0K6TgTBS2osDzQOKUt_e5Q 论文链接: ieeexplore.ieee.org/doc 代码链接: github.com/fyxnl/KANet 简介 从退化的模糊观测中恢复高质量图像是计算机视觉领域的一项基本任务。虽然深度模型在合成数据方面取得了重大成功,但它们在现实场景中的有效性仍不确定。为了...
本文介绍清华大学的一篇关于长尾视觉识别的论文: Probabilistic Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition. 该工作已被 TPAMI 2024 录用，代码已开源。该研究主要关注对比学习在长尾视觉识别任务中的应用，提出了一种新的长尾对比学习方法 ProCo，通过对 contrastive loss 的改进实现了无限数量 contrastive ...
2024年11月22日 正式版本: arXiv版本: https://arxiv.org/abs/2411.13081 代码链接: https://github.com/Guaishou74851/PCNet 任务背景 压缩感知(Compressed Sensing, CS)是一种信号降采样技术,可大幅节省图像获取成本。CS 的核心思想是“无需完整记录图像信息,通过计算即可还原目标图像”。CS 的典型应用包括: ...
FreqFusion(2024年新型特征融合模块)-来自TPAMI 2024!有效提高特征一致性并锐化对象边界,CV2维图像通用! 1.4万 2 04:15 App 即插即用特征融合模块CAFM,即用即涨点 1157 0 00:46 App 时空特征融合方向小论文创新点一次性都给你!这8篇看到就是赚到 2.8万 5 02:04 App 即插即用、稳定涨点的特征融合模块...
TPAMI 2024 | 全新框架!深度学习可解释度量学习! DIML: Deep Interpretable Metric Learning via Structural Matching 题目:DIML: 通过结构匹配的深度可解释度量学习 作者:Wenliang Zhao, Yongming Rao, Jie Zhou , and Jiwen Lu 源码:https://github.com/wl-zhao/DIML...
本文介绍清华大学的一篇关于长尾视觉识别的论文,该工作已被 TPAMI 2024 录用,代码已开源。 该研究主要关注对比学习在长尾视觉识别任务中的应用,提出了一种新的长尾对比学习方法 ProCo,通过对 contrastive loss 的改进实现了无限数量 contrastive pairs 的对比学习,有效解决了监督对比学习 (supervised contrastive learning)...
TPAMI 2024 | 真是天才!浙江大学提出跨尺度、长距离注意力Transformer,胜任多项视觉任务! 题目:CrossFormer++: A Versatile Vision Transformer Hinging on Cross-Scale Attention CrossFormer++: 基于跨尺度注意力的多功能视觉Transformer 作者:Wenxiao Wang; Wei Chen; Qibo Qiu; Long Chen; Boxi Wu; Binbin Lin...