Effizientes Szenentext-Bild-Super-Auflösung mit semantischer Führung
Ein effizientes Framework namens SGENet, das eine leistungsfähige Szenentext-Bild-Super-Auflösung mit geringem Rechenaufwand ermöglicht, indem es semantische Führung und visuelle-semantische Ausrichtung nutzt.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: DetDiffusion - Synergie von generativen und perzeptiven Modellen für verbesserte Datengenerierung und -wahrnehmung
DetDiffusion, ein neuartiger Ansatz, der die Synergie zwischen generativen und perzeptiven Modellen nutzt, um die Qualität der Bilderzeugung zu verbessern und die Leistung von Wahrnehmungsmodellen zu steigern.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: DetDiffusion - Synergie von generativen und perzeptiven Modellen für verbesserte Datengenerierung und -wahrnehmung
DetDiffusion, ein neuartiger Ansatz, der die Synergie zwischen generativen und perzeptiven Modellen nutzt, um die Qualität der Bildgenerierung zu verbessern und die Leistung von Wahrnehmungsmodellen zu steigern.
Effiziente Schätzung von Kameraparametern aus spärlichen Ansichten durch Diffusion von Kamerastrahlen
Unser Ansatz behandelt die Kameraposenschätzung als Aufgabe, Kamerastrophäre vorherzusagen, anstatt direkt globale Kameraparameter zu schätzen. Dies ermöglicht eine enge Kopplung mit räumlichen Bildmerkmalen und führt zu genaueren Vorhersagen, insbesondere in Situationen mit spärlichen Ansichten.
Effiziente Extraktion und Übertragung von Wissen für panoramische semantische Segmentierung ohne Zugriff auf Quelldaten
Unser Verfahren extrahiert effektiv Wissen aus einem vortrainierten Modell für Pinhole-Bilder und überträgt dieses Wissen auf das Zielmodell für panoramische Bilder, ohne Zugriff auf die Quelldaten zu haben.
Hybrides Transformer-Sequencer-Modell zur Alters- und Geschlechtsklassifizierung aus Gesichtsbildern in freier Wildbahn
Das vorgeschlagene hybride Modell, das Selbstaufmerksamkeit und BiLSTM-Ansätze kombiniert, erzielt eine deutlich höhere Genauigkeit bei der Alters- und Geschlechtsklassifizierung im Vergleich zu anderen State-of-the-Art-Modellen.
Selbstlernendes kanonisches Raumverfahren für die 3D-Schätzung der menschlichen Körperhaltung aus mehreren Ansichten
Ein vollständig selbstüberwachtes Verfahren zur Konstruktion eines kanonischen Parameterraums, um Informationen aus mehreren Ansichten ganzheitlich zu integrieren und zu nutzen, um eine genauere 3D-Körperhaltungsschätzung zu ermöglichen.
Eine umfangreiche, offene Bewertungsdatenbank für die Erkennung von Realwelt-Entitäten
Entity6K ist ein umfassendes Datensatz für die Erkennung von Realwelt-Entitäten, der 5.700 Entitäten in 26 Kategorien mit jeweils 5 manuell überprüften Bildern und Annotationen enthält. Der Datensatz soll die Leistungsfähigkeit von Modellen bei der Erkennung von Entitäten in offenen Domänen evaluieren.
Herausforderung zur Entfernung von Regen aus Einzelbildern in Echtzeit-Szenarien: Ergebnisbericht des GT-Rain-Wettbewerbs
Der GT-Rain-Wettbewerb zielt darauf ab, innovative Ideen zur Weiterentwicklung von Methoden zur Entfernung von Regenwetter-Effekten aus Einzelbildern in Echtzeit-Szenarien zu fördern.
Amodal Instance Segmentation mit Transformer: AISFormer - Ein effizientes Framework zur Verarbeitung und Analyse von Inhalten
AISFormer ist ein Amodal Instance Segmentation (AIS) Framework, das Transformer-basierte Maskenköpfe verwendet, um die komplexe Kohärenz zwischen Verdeckern, sichtbaren, amodalen und unsichtbaren Masken innerhalb einer Region of Interest (ROI) explizit zu modellieren, indem es sie als lernbare Abfragen behandelt.
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