geometric features | BriefGPT

关键词geometric features

搜索结果 - 45

几何特征增强的人物 - 物体交互检测
我们提出了一种新颖的端到端 Transformer-style HOI 检测模型，即几何特征增强的 HOI 检测器 (GeoHOI)，通过度量关键点的相似性以及局部关键点图像补充互动查询表示，以提升 HOI 预测的性能。 extensive
PDF4 days ago
E (n) 等变拓扑神经网络
图神经网络、拓扑深度学习、E（n）等变拓扑神经网络、几何特征和结构丰富数据的学习
PDFa month ago
TopoLogic：用于驾驶场景上车道拓扑推理的可解释性流程
基于车道几何距离和车道查询相似性的车道拓扑推理方法 TopoLogic 在车道拓扑方面提供更全面的信息，显著优于现有的方法，并且可以在无需重新训练的情况下将几何距离车道拓扑推理方法应用于经过充分训练的模型中，大大提升车道拓扑推理性能。
PDFa month ago
GeoContrastNet：用于语言无关文档理解的对比键 - 值边缘学习
GeoContrastNet 是一个语言不可知的框架，通过将对比学习目标与图注意力网络（GATs）相结合，强调几何特征的重要作用，实现了结构化文档理解（DU）。我们提出了一种新的方法，将几何边缘特征与视觉特征结合在一个整体的基于 GAT 的
PDF2 months ago
FDGaussian: 从单张图像中快速生成高斯喷溅的几何感知扩散模型
通过引入 FDGaussian，我们提出了一种新颖的两阶段单图像 3D 重建框架，利用直接平面分解机制从二维输入中提取三维几何特征，实现生成一致的多视角图像，并结合对极注意力进一步加速高质量的三维对象重建。
PDF4 months ago
点云的通用类别姿态估计
该论文介绍了一种通过使用几何特征来估计点云的位姿而无需分类信息的方法，该方法可以成功地在 CAMERA25 数据集和 ModelNet40 数据集上实现无分类信息实例的位姿标注。
PDF4 months ago
3D 语义分割驱动的三维物体检测表征
在自动驾驶中，相较于 2D 检测，3D 检测能够提供更精确的信息用于路径规划和运动估计。然而，由于缺乏几何信息，单一和多视角图像以及来自相机的深度图在检测精度上相对较低。本文提出了 SeSame：一种基于点的语义特征的新表达方法，以确保基于
PDF4 months ago
使用几何特征和深度学习网络对立面点云进行分类
融合几何特征和深度学习网络的立面级别点云分类方法提高了深度学习方法的性能，可以用来补偿深度学习网络在捕捉局部几何信息方面的能力，并推动语义分割的进展。
PDF5 months ago
利用层级相互作用进行蛋白质表面学习
在结构生物信息学中，蛋白质间相互作用的预测是最重要且具有挑战性的问题之一。本文提出了一种基于深度学习技术的分层化化学和几何特征交互网络（HCGNet），通过建立化学特征和几何特征之间的分层交互来进行蛋白质表面分析，并通过大量实验证明我们的方
PDF5 months ago
基于 Transformer 的表面法向量估计
使用 Transformer 从带有噪声和密度变化的点云中准确预测法线，在合成形状数据集 PCPNet 和真实世界室内场景数据集 SceneNN 上实现了最先进的性能，表现出更强的抗噪性和显著更快的推理速度，同时证明了现有工作中的复杂手工设
PDF6 months ago
仅使用卷积是否能生成逼真的手部形象？
通过在卷积层中引入单一输入通道，加入与相对 $n$ 维笛卡尔坐标系相关的信息，我们展示了如何改进生成对抗网络（GAN）和变分自动编码器（VAE）生成的手部和面部图像的质量。
PDF6 months ago
D3Former: 通过显著性引导的 Transformer 共同学习可重复的稠密探测器和特征增强描述符
通过引入一种名为 D3Former 的基于显著性引导的变换器模型，联合学习可重复的稠密检测器和增强特征的描述符，实现了准确匹配点云问题的关键步骤，实验证明该方法在室内和室外基准测试中始终优于最先进的点云匹配方法。
PDF6 months ago
AAAI具有质量感知形状补全的鲁棒三维跟踪
通过形状补全方法构建稠密而完整的点云目标表示，从而实现鲁棒的三维跟踪，并借助体素化的关系建模模块和框精炼模块提高跟踪性能。
PDF6 months ago
零样本点云配准
本研究提出了一种零样本点云配准方法 ZeroReg，通过将图像特征从关键点传递到点云中，利用 3D 几何邻域信息构建时引入的图像特征来解决传统方法中需要在特定数据集上进行训练的问题，因此，ZeroReg 可在点云配准任务中实现出色的性能。
PDF7 months ago
PRS：面部无分辨率表面重网格化的尖锐特征先验
表面重建中保留几何特征是一项具有挑战性的计算机视觉任务，我们提出了一种数据驱动的方法，自动检测和重新排列特征，以实现对高分辨率 3D 形状的可伸缩重建。
PDF7 months ago
阴影不撒谎，直线不弯曲！生成模型暂不懂投影几何……
通过使用几种分类器只分析图像的几何特征，我们证明生成的图像具有与真实图像不同的几何特征，当前的生成器无法可靠地复制真实图像的几何属性。
PDF7 months ago
SecondPose: 准确计算齐次变换矩阵（SE (3)）的双流特征融合技术用于类别级别姿态估计
通过整合物体特定的几何特征和 DINOv2 的语义类别先验知识，建立了一个新的方法 SecondPose 用于类别级别物体姿态估计，实验证明该方法在解决大量类内形状变化问题方面具有显著优势。
PDF7 months ago
几何数据增强技术在花粉分类从显微图像中消除分布偏移中的应用
该论文研究了在野外使用低成本相机传感器对显微图像中的花粉粒子进行分类时的分布漂移问题，提出了两种新的几何图像增强技术，通过平衡形状和纹理信息并去除干扰细节，显著缩小了训练集和测试集上模型性能的准确性差距，经过多种模型架构的广泛评估，这些几何
PDF7 months ago
JOSA：大脑几何与功能联合基于表面的配准和图谱构建
JOSA 是一种新颖的皮层注册框架，它同时建模几何和功能之间的不匹配，以及学习一个无偏的人口特异性地图，从而在几何和功能方面实现了优于现有方法的注册性能。
PDF8 months ago
iPUNet: 迭代交叉场引导的点云上采样
通过学习的点云上采样方法 iPUNet，可以在任意比例下生成密集、均匀的点，更好地捕捉尖锐特征；通过引入与尖锐几何特征对齐的横向场，使得生成的点在特征感知方面更优秀；同时，在横向场引导的上采样基础上，通过迭代策略将稀疏点移动到期望的连续三维
PDF9 months ago