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基于該假設,研究人員使用包含許多不同對象類的圖像的數據集來訓練FUNIT模型,以模擬過去的視覺體驗。具體來說,他們通過利用另一個類的少量示例圖像來訓練模...
一份深度學習“人體姿勢估計”全指南,從DeepNet到HRNet
一個部件表示目標對象某部分圖形的模板。“彈簧”顯示部件之間的連接方式,當部件通過像素位置和方向進行參數化后,其所得到的結構可以對與姿態估計非常相關的關節...
在檢測位置及檢測物體的尺寸均已確定的情況下,使用一個光電傳感器就可以檢測該位置是否存在該物體。但是,在生產線上的位置不確定、工件有不同尺寸,或者不只是檢...
此外由于卡通圖像具有高度簡化的特征和均勻的顏色,需要在像素級損失上進行引導。研究人員觀察到畫師的作品(左)僅僅在邊緣具有較大的梯度變化,而大多數區域中梯...
當你打開手機,準備拍照,鏡頭會首先把被攝景物投影在圖像傳感器上,與此同時,影像處理器會通過測光、測距,算出合適的參數并指示鏡頭對焦。
任何一個網站,圖像都是至關重要的部分。平均而言,圖像類數據占 Web頁面加載數據的 60%以上,因此,圖像的優化也是最重要的一環,其實也是最容易實現的。...
一個可以生成欺騙性補丁的系統模型,人們能夠使自己在行人檢測器中獲得“隱身”的效果
卷積神經網絡(CNNs)的興起在計算機視覺領域取得了巨大成功。 CNN在圖像數據中進行端到端的學習在各種計算機視覺任務中都獲得最佳結果。由于這些網絡結構...
OpenAl提出了一種適用于文本、圖像和語音的稀疏Transformer
上圖中間是第一種步進注意力的版本,可以粗略的理解為每一個位置需要注意它所在的行和列;另一種固定注意力的方式則嘗試著從固定的列和元素中進行處理,這種方式對...
Facebook的研究人員提出了一個能從真實視頻中抽取可控制主角的模型Vid2Game
隨后將生成的位姿及給定的背景輸入Pose2Frame將生成高分辨率的真實視頻序列。同樣以運動員作為例子,將運動員位姿和網球拍的序列輸入,模型將生成一個R...
OpenAI新模型Sparse Transformer,預測長度超過去30倍
減少內存消耗一種方法是在反向傳播期間從檢查點重新計算注意力矩陣,這是深度學習中的一種成熟技術,以增加計算量為代價來減少內存使用。在計算Transform...
東京大學團隊開源了一款名為「neural collage」的圖像編輯工具
sCBN 是一種特殊形式的條件批正則化方法 (CBN),作為批正則化方法 (BN) 的變體,它能夠對 BN 中的參數按類語義信息進行編碼。對于圖像的局部...
一個能通過空間條件坐標和隱變量生成圖像片、并合成完整圖片的網絡模型
在前文的架構圖中我們已經看到它由生成器和判別器兩個網絡和兩套坐標系統組成,其中包括了細粒度的局域圖像片坐標系統和粗粒度的宏圖像片坐標系統。整個過程中包含...
此外,由于mask原型的預測不依賴于類別的數量,這一模型學習到如何組合mask原型的表示可以被所用類別所共享。這種表示的學習使得原型空間可以表示圖像中不...
基于卷積的圖像風格遷移主要利用兩種方法來對特征進行表示,一種假設全局具有相同分布并用全局特征來表風格,另一種則基于圖像片提取風格。當風格圖像具有多種特征...
對于食物到食物的圖像轉換,這里用了基于 StarGAN 的網絡架構,實時運行。因此,該系統可以根據原始食物的變化,動態并且可交互地進行操作。此外,因為是...
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