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CVPRPuff-Net: 纯内容和风格特征融合网络的高效样式迁移
我们提出了一种新颖的仅包含编码器的变换器模型，以显著降低计算成本，并设计了内容特征提取器和风格特征提取器，用于向变换器提供纯内容和风格图像。最后，我们提出了一种名为 Puff-Net 的新型网络，即纯内容和风格特征融合网络。通过定性和定量实
PDFa month ago
SPMamba：语音分离中你所需的全部是状态空间模型
本文以状态空间模型为基础，提出了一种用于语音分离的网络架构，即 SPMamba。通过将 TF-GridNet 模型的 Transformer 组件替换为双向 Mamba 模块，旨在捕捉更广泛的上下文信息。实验结果表明，基于 Mamba 的模
PDF3 months ago
利用 Swinunter 进行 CT 腹部多器官分割
应用基于转换器的模型进行训练，研究论文中介绍了在计算机断层扫描中腹部多器官分割的重要性以及深度学习方法在此方面的应用。尽管由于器官边界模糊、复杂的背景和不同器官尺度的挑战，单个网络精确分割不同器官仍然具有挑战性。先前的竞赛中基本上所有前五名
PDF9 months ago
ICCV利用定制样本的迭代训练对管状结构进行分割
我们提出了一种最小路径方法，用于同时计算具有线拓扑的管状结构的分割掩模并提取中心线。该方法通过引入一种新颖的迭代训练方案，使得能够生成更好的针对最小路径方法的训练样本，而不需改变现有的标注，从而解决了由于使用 CNN 的方法所生成的训练样本
PDF10 months ago
多光谱与高光谱图像融合的隐式神经特征融合函数
本文提出了一种名为隐式神经特征融合函数（INF）的 INR（Implicit Neural Representation）型高光谱融合模型，以高频细节辅助输入来解决 MHIF（Multispectral and Hyperspectral
PDFa year ago
ECCV有上下文感知的 Transformer 技术的无鬼影高动态范围成像
本研究提出一种双分支的 CA-ViT 方法，通过全局支路来捕捉拍摄对象的长距离移动和渐变，局部支路使用通道注意力机制来捕捉具有信息意义的局部细节，从而实现生成真实细节的无幽灵高动态范围成像。实验结果表明，该方法在质量和计算成本上均优于最先进
PDF2 years ago
MatchFormer: 用于特征匹配的变形金刚中的交错注意力
本文提出了一种新的层次化提取和匹配变形器 MatchFormer 来提高局部特征匹配的效率和鲁棒性，该方法结合自注意力和跨注意力在多尺度特征的层次化架构上提高匹配鲁棒性，并在室内姿势评估、室外姿势评估、单应性评估和图像匹配检测四个基准测试中
PDF2 years ago
一种基于 Transformer 的无人机视角地理定位特征分割和区域对齐方法
本文提出了一种名为特征分割与区域对齐 (FSRA) 的简单有效的转换器结构，用于加强模型理解上下文信息以及实例分布的能力，从而为解决无人机和卫星等不同视角下的地理图像匹配问题提供了一个新的解决方案，经过实验证明，该方法的性能卓越且达到了迄今
PDF2 years ago
CVPR基于掩模引导的谱域变换器，用于高效的高光谱图像重建
本文提出 Mask-guided Spectral-wise Transformer (MST) 框架，通过 Spectral-wise Multi-head Self-Attention 和 Mask-guided Mechanism 的
PDF3 years ago
MISSFormer：一种有效的医学图像分割变压器
提出了一种基于 Transformer 的医学图像分割方法 ——MISSFormer，通过改良的 Transformer 块和上下文桥，结合 CNN 和 Transformer 的优点，在医学图像分割任务上获得了优秀的性能，代码已开源。
PDF3 years ago
具有残差通道先验指导的结构保持去雨
本文提出了一种基于 CNN 的雨水去除算法，即通过提取图像的 RCP 实现结构信息的保护和恢复，同时利用 Wavelet-based Multi-Level Module 作为网络的骨干，通过 Interactive Fusion Modu
PDF3 years ago
CATs: 视觉对应的成本汇聚变压器
本研究提出一种名为 Cost Aggregation Transformers (CATs) 的新型 cost aggregation network，以解决大规模几何和出现变化情况下的图像语义相似性匹配问题，利用全局的自我注意机制消除初始
PDF3 years ago
CVPR用于单幅图像去雨的多尺度沙漏层级融合网络
提出了一种多尺度 Hourglass 分层融合网络 (MH2F-Net)，通过多尺度提取、分层蒸馏和信息聚合来准确捕捉雨滴特征，采用残差投影特征融合策略逐步区分特征学习和聚合不同特征，与最新的去雨算法相比在合成和真实的数据集上展示了其有效性
PDF3 years ago
CVPRDW-GAN：一种用于非均质去雾的离散小波变换 GAN
提出了一种基于 2D 离散小波变换的去雾网络 (DW-GAN)，在 DWT 分支中利用小波变换来保留更多高频信息，采用 ImageNet 预训练的 Res2Net 来提高网络的泛化能力，并通过基于补丁的鉴别器来减少图像恢复的伪影，该方法在定
PDF3 years ago
ICCVTokenPose：学习人体姿势估计的关键点标记
本文提出了一种基于 Token 表示的人体姿态估计方法（TokenPose），该方法可以通过学习图像中的外貌线索和约束关系来对关键点进行显式嵌入，与现有 CNN 方法相比，TokenPose 在参数和 GFLOPs 等方面均有所减少，但仍然
PDF3 years ago
CVPR利用高斯过程进行图像去雨的 Syn2Real 迁移学习
本文介绍了一种基于高斯过程的半监督学习框架，可使用综合数据集进行学习并利用未标记的现实世界图像实现更好的泛化结果，证明了该方法的有效性。
PDF4 years ago
CVPR具有空间注意力机制的高清真实雨数据集单图像去雨方法
本研究提出一个半自动的方法来生成高质量的干净图像，并构建了一个大规模的数据集，以更好地模拟现实情况下的雨条带效应。新的 SPatial Attentive Network（SPANet）以本地到全局的方式移除雨条带，并取得了与现有去雨技术相
PDF5 years ago
CVPR快速准确的在线视频目标分割：通过追踪部位
本研究提出了一种快速准确的视频目标分割算法，使用一个基于部件跟踪的方法来处理具有大变形、遮挡或杂乱背景的视频，生成部分掩模，最后采用基于相似性得分的函数来完善目标部分。实验结果表明，此算法可在 DAVIS 基准数据集上获得比其他算法更高的分
PDF6 years ago
CVPR基于特征一致性学习的视差估计
提出一种网络架构以整合所述对象的所有步骤，计算多尺度共享的特征，使用共享特征执行匹配成本计算、匹配成本聚合和视差计算以估计初始视差，并根据正确性计算特征恒定性，从而细化初始视差。
PDF7 years ago
在弱监督语义分割中结合网络内置先验知识
本文提出了一种从经过预训练的对象识别神经网络中提取精确掩模的新方法，由此摆脱了外部对象模块，并展示了如何通过前后景图像将它们融合与弱监督本地化网络提取的信息，我们的实验结果表明，将这些掩模与弱监督训练损失结合使用可以获得基于标签的弱监督语义
PDF7 years ago