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Conv-INR: 多模视觉信号的卷积隐式神经表示
本文提出了 Conv-INR，这是第一个完全基于卷积的 INR 模型，相较于现有的基于多层感知机的 INR 模型，Conv-INR 具有更好的表示能力和可训练性，同时能够有效地学习邻近坐标和高频组成部分。通过广泛的实验验证了 Conv-IN
PDFa month ago
ProtoHPE: 基于原型引导的高频补丁增强可见 - 红外人员再识别
利用高频组件跨模态实现可见 - 红外人员重新识别。
PDF9 months ago
拉普拉斯变换器：克服视觉变压器在局部纹理检测中的局限
Vision Transformer 模型中存在难以捕捉图像高频组件的局限性，本文提出了一种名为 Laplacian-Former 的技术来通过自适应重新校准 Laplacian 金字塔中的频率信息来增强自注意力图，并通过有效的增强多尺度桥
PDF10 months ago
ICCVF-Drop&Match：在高频域中使用死区的 GANs
通过引入频率匹配和频率去除技术，可以训练出更真实的、高品质的图片，从而提高生成对抗网络的性能。
PDF3 years ago
CVPR我们不仅仅是我们的关节：预测 3D 身体如何运动
本文提出了一种基于稀疏表面标记预测人体运动的方法，通过 MOJO 模型生成高频成分的动画，使用 SMPL-X 模型保证解决方案符合身体的真实形态，并取得了最先进的结果。
PDF4 years ago
CVPR高频分量有助于解释卷积神经网络的泛化能力
本文研究了图像数据的频谱与卷积神经网络（CNN）的泛化行为之间的关系，揭示了 CNN 捕获高频率组件的能力，提出与 CNN 泛化行为相关的多个假设，并探讨了 CNN 在鲁棒性与准确性之间的平衡及训练启发式的一些证据。
PDF5 years ago