fusion network | BriefGPT - AI 论文速递

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SDF2Net: 极化合成孔径雷达图像分类的浅层到深度特征融合网络
在这项研究中，我们提出了一种新的复合值卷积神经网络（Complex-valued CNN）--- Shallow to Deep Feature Fusion Network（SDF2Net），用于极化合成孔径雷达图像分类，并通过对多个最新
PDF4 months ago
TSJNet：多模态目标与语义感知联合驱动的图像融合网络
提出了一种名为 TSJNet 的目标和语义感知联合驱动融合网络，通过将融合、检测和分割子网络按顺序结构排列，利用来自双重高级任务的目标和语义相关信息来指导融合网络。同时，还提出了一种具有双并行分支结构的局部显著特征提取模块，充分捕捉跨模态图
PDF5 months ago
感知 - 失真平衡超分辨率：多目标优化视角
通过集成梯度自由进化算法与基于梯度的 Adam 算法，构建了一个新的优化器，将超分辨率中的感知和失真权衡问题转化为多目标优化问题，并通过融合网络将不同感知 - 失真偏好的最佳模型合并为一个更强大的模型，实验表明，我们的方法训练得到的感知 -
PDF6 months ago
PSGText: 带有 PSP 模块的基于笔画引导的场景文本编辑
通过三阶段框架将文字在图像中进行替换，包括使用文字交换网络将原始文字替换为所需替代文字，结合背景修复网络巧妙地重建背景图像以保持视觉和谐，并通过融合网络综合合成最终编辑的图像。
PDF9 months ago
基于金字塔深度融合网络的 RGB-D 图像双手重建
本文提出了一种综合使用 RGB-D 图像、深度学习网络以及多层融合策略的手部姿态估计方法，模型能通过 GCN-based 解码器来恢复精细的手部 3D 网格结构，在多项公共数据集上的性能表现优于其他已有方法。
PDFa year ago
CMDFusion: 交叉模态知识蒸馏的双向融合网络用于激光雷达语义分割
我们提出了一种具有交叉模态知识蒸馏的双向融合网络（CMDFusion），通过 2D 到 3D 融合和 3D 到 2D 融合显式和隐式增强了 3D 特征，并通过从 2D 网络到 3D 网络的蒸馏传递 2D 知识，使得 3D 网络能够根据 3D
PDFa year ago
CVPRDSFNet: 双空间融合网络用于鲁棒性遮挡的 3D 密集面部对齐
本文提出了一种将 3D 脸部几何模型在图像和模型空间联合建模的方法，通过稠密预测先回归可见面部区域的图像空间特征，再基于模型空间方法预测模型系数，最终通过融合网络将两种方法的优点结合起来，从而实现无限制情境下高鲁棒性和高精度的 3D 密集面
PDFa year ago
通过盒匹配实现多模式三维物体检测
本论文提出了一种用于自动驾驶场景中多模态三维物体检测的新型融合网络 FBMNet，其通过在边界框级别上学习对应关系以自由化校准依赖，从而提供了一种用于跨模态特征对齐的替代方法。在 nuScenes 数据集上的实验表明，该方法比现有融合方法更
PDFa year ago
LRRNet：一种用于红外和可见光图像的新型表示学习引导融合网络
本文提出了一种基于深度学习以及低秩表示为基础的图像融合网络构建方法，可以通过学得的模型来引导网络构造，以实现最佳的融合效果。在公共数据集中的实验结果表明，本文所提出的方法比其他现有的方法在融合性能方面具有更好的表现，而且所需的训练参数比其他
PDFa year ago
CVPRLoGoNet: 基于局部到全局跨模态融合的精确三维物体检测
本文提出了一种名为 LoGoNet 的基于 LiDAR 和相机融合的新型神经网络，该网络能够同时在局部和全局层面上对 3D 物体进行检测，并在 Waymo 和 KITTI 数据集上获得了最佳检测表现。
PDFa year ago
i-Code: 一种集成且可组合的多模态学习框架
该论文提出了一种自我监督的预训练框架 ——i-Code，用户可以将视觉、语音和语言的模态灵活地组合成统一的多用途向量表示，通过融合网络使用新颖的注意机制和其他架构创新来从不同模态中有效地组合信息，实验证明 i-Code 可以优于现有的技术在
PDF2 years ago
CVPR室内深度补全的 RGB-Depth 融合 GAN
本文提出了一种基于深度信息补全技术，使用 RGB 图像和不完整的深度图像进行输入，设计了一种新的两支分支端对端融合网络，其中一个支路使用编码器 - 解码器结构从原始深度图中对局部密集深度值进行回归，另一个分支提出了一种 RGB 深度融合 G
PDF2 years ago
RPVNet：一种基于深度和效率的点云激光雷达范围 - 点 - 体素融合网络，用于点云分割
提出了一种基于点云、体素和全景图形的融合网络 (RPVNet) 来进行细粒度分割定位任务，在深度融合框架中，利用多个互补图形视角之间的信息交互，采用门控融合模块，提出了高效的 RPV 交互机制，并在两个大规模数据集 SemanticKITT
PDF3 years ago
CVPRFFB6D：一种全流双向融合网络用于 6D 姿态估计
本文介绍了 FFB6D，一种适用于从单一 RGBD 图像中估计 6D 姿态的全流双向融合网络，利用 RGB 图像的外观信息和深度图像的几何信息进行表示学习和输出表示选择，在几个基准测试中超过了现有技术。
PDF3 years ago
CVPR噪声感知的无监督深度 LiDAR-Stereo 融合
本文提出了 LidarStereoNet，是第一个可以在端到端的未经监督训练的融合网络，无需地面真实深度图。我们通过引入新颖的 “反馈循环” 来连接网络输入与输出，并进一步将分段平面模型结合到网络学习中，以进一步约束深度与底层 3D 几何形
PDF5 years ago
一种全卷积交互式图像分割的双流融合网络
本文介绍了一种基于全卷积网络的交互式图像分割方法，利用深度学习中的两个子网络进行特征提取和分割，分别包括类特征融合网络和多尺度参数优化器网络。最终，在四个基准数据集上验证出该方法能够和现有的交互式图像分割方法相媲美的性能，同时具有更快速和更
PDF6 years ago
CVPRPointFusion：用于 3D 边界框估计的深度传感器融合
使用 PointFusion 实现基于图像和点云信息的 3D 对象检测方法，其中 CNN 和 PointNet 网络分别处理图像和点云数据，再由新型融合网络将二者输出结合起来预测多个 3D 框及其置信度，相比现有方法在 KITTI 和 SU
PDF7 years ago
多标签面部动作单元检测的时空线索建模
提出了一种基于混合网络体系结构的面部动作单元检测方法，可同时处理面部表情解码中的三个问题：空间表示，时间建模和 AU 相关性。
PDF8 years ago