coarse-to-fine strategy | BriefGPT

关键词coarse-to-fine strategy

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StableNormal：降低扩散变异性以实现稳定且清晰的法线
该研究论文介绍了一种从单目彩色输入（图像和视频）中高精度地估计表面法线的方法，通过降低推理方差，改善扩散过程中的随机性，使用粗到精的策略获得可靠的初始估计，并通过语义引导的细化过程恢复几何细节。该方法在各类标准数据集和相关任务中实现了优异的
PDF12 days ago
DLAFormer：文档布局分析的端到端 Transformer
本文介绍了一种名为 DLAFormer 的基于 Transformer 的文档布局分析方法，将各个子任务整合到一个模型中，利用统一的关系预测模块同时处理多个任务，并引入一组类型化查询来增强 DET 的内容查询的物理意义，采用粗细策略准确识别
PDF2 months ago
SCALAR-NeRF: 可扩展的大规模神经辐射场景重建
SCALAR-NeRF 是一个用于大规模神经场景重建的新框架，它采用编码器 - 解码器架构，通过处理 3D 点坐标生成编码特征，并生成包括有符号距离和颜色的几何值。通过在整个图像数据集上训练一个粗略全局模型，将图像分割成较小的块，每个块采用
PDF7 months ago
金字塔扩散用于精细化的 3D 大场景生成
本文提出了金字塔离散扩散（PDD）模型，通过采用逐层生成的粗到精的多尺度模型，能够在资源限制下生成高质量的 3D 场景，而不需要额外的数据源。在无条件和有条件生成方面的实验表明，该模型在生成逼真而详细的 3D 场景方面表现出了很好的效果和鲁
PDF8 months ago
服装人体的高分辨率体积重建
我们提出了一种新颖的方法，用于从少量的 RGB 图像（例如 1 到 6 张）中重建穿着衣物的人类。我们重新审视了体素方法并证明了通过适当的系统设计可以获得更好的性能。体积表示通过 3D 卷积在利用三维空间上下文方面具有明显优势，对于合理的大
PDFa year ago
AAAI一种适用于外观基准凝视估计的粗到细自适应网络
本文提出了一种基于面部和眼睛图像的凝视估计方法，利用粗 - 细策略从面部图像中估计基本凝视方向，通过相应的眼部图像预测残差进行细化，引入 bi-gram 模型和注意力组件来适应性地获取细粒度特征，实现了 MPIIGaze 和 EyeDiap
PDF5 years ago
VITON: 基于图像的虚拟试衣网络
本研究提出了一个基于图像的 Virtual Try-On Network，采用 “粗到细” 的策略将所需的服装项目无缝地转移到相应的人体部位，从而合成真实的照片，不需要 3D 信息，并通过细化网络训练来改善初始模糊图像。
PDF7 years ago