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基于该假设,研究人员使用包含许多不同对象类的图像的数据集来训练FUNIT模型,以模拟过去的视觉体验。具体来说,他们通过利用另一个类的少量示例图像来训练模...
一份深度学习“人体姿势估计”全指南,从DeepNet到HRNet
一个部件表示目标对象某部分图形的模板。“弹簧”显示部件之间的连接方式,当部件通过像素位置和方向进行参数化后,其所得到的结构可以对与姿态估计非常相关的关节...
在检测位置及检测物体的尺寸均已确定的情况下,使用一个光电传感器就可以检测该位置是否存在该物体。但是,在生产线上的位置不确定、工件有不同尺寸,或者不只是检...
此外由于卡通图像具有高度简化的特征和均匀的颜色,需要在像素级损失上进行引导。研究人员观察到画师的作品(左)仅仅在边缘具有较大的梯度变化,而大多数区域中梯...
当你打开手机,准备拍照,镜头会首先把被摄景物投影在图像传感器上,与此同时,影像处理器会通过测光、测距,算出合适的参数并指示镜头对焦。
任何一个网站,图像都是至关重要的部分。平均而言,图像类数据占 Web页面加载数据的 60%以上,因此,图像的优化也是最重要的一环,其实也是最容易实现的。...
一个可以生成欺骗性补丁的系统模型,人们能够使自己在行人检测器中获得“隐身”的效果
卷积神经网络(CNNs)的兴起在计算机视觉领域取得了巨大成功。 CNN在图像数据中进行端到端的学习在各种计算机视觉任务中都获得最佳结果。由于这些网络结构...
OpenAl提出了一种适用于文本、图像和语音的稀疏Transformer
上图中间是第一种步进注意力的版本,可以粗略的理解为每一个位置需要注意它所在的行和列;另一种固定注意力的方式则尝试着从固定的列和元素中进行处理,这种方式对...
Facebook的研究人员提出了一个能从真实视频中抽取可控制主角的模型Vid2Game
随后将生成的位姿及给定的背景输入Pose2Frame将生成高分辨率的真实视频序列。同样以运动员作为例子,将运动员位姿和网球拍的序列输入,模型将生成一个R...
OpenAI新模型Sparse Transformer,预测长度超过去30倍
减少内存消耗一种方法是在反向传播期间从检查点重新计算注意力矩阵,这是深度学习中的一种成熟技术,以增加计算量为代价来减少内存使用。在计算Transform...
东京大学团队开源了一款名为「neural collage」的图像编辑工具
sCBN 是一种特殊形式的条件批正则化方法 (CBN),作为批正则化方法 (BN) 的变体,它能够对 BN 中的参数按类语义信息进行编码。对于图像的局部...
一个能通过空间条件坐标和隐变量生成图像片、并合成完整图片的网络模型
在前文的架构图中我们已经看到它由生成器和判别器两个网络和两套坐标系统组成,其中包括了细粒度的局域图像片坐标系统和粗粒度的宏图像片坐标系统。整个过程中包含...
此外,由于mask原型的预测不依赖于类别的数量,这一模型学习到如何组合mask原型的表示可以被所用类别所共享。这种表示的学习使得原型空间可以表示图像中不...
基于卷积的图像风格迁移主要利用两种方法来对特征进行表示,一种假设全局具有相同分布并用全局特征来表风格,另一种则基于图像片提取风格。当风格图像具有多种特征...
对于食物到食物的图像转换,这里用了基于 StarGAN 的网络架构,实时运行。因此,该系统可以根据原始食物的变化,动态并且可交互地进行操作。此外,因为是...
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