hybrid representation | BriefGPT

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Vosh：用于实时视图综合的体素 - 网格混合表示
Vosh 是一种开创性的混合表示方法，将 NeRF 的体素和网格组件无缝结合，以实现视图合成中快速渲染和高质量渲染的平衡。
PDF4 months ago
DREQ：基于实体的查询理解的文档重新排序
使用实体导向的稠密文件重新排序模型 (DREQ)，强调了文档中与查询相关的实体，并同时减弱了不相关的实体，从而获得了一个查询特定的实体中心的文档表示，并结合文档的文本中心表示，学习了文档的相关性分数，通过四个大规模基准测试表明 DREQ 胜
PDF6 months ago
ICCVHPNet: 使用混合表示进行深度原语分割
本文介绍了一种用于将以点云表示的三维形状分割成原始补丁的新型深度学习方法 HPNet，其利用混合表示结合学习语义描述符、预测几何参数导出的两个谱描述符以及编码锐利边缘的邻接矩阵。实验结果表明，相较于基线方法，HPNet 可以显著提高性能。
PDF3 years ago
基于弱监督的 PatchNets：描述和聚合局部图像块进行场景识别
本文提出了一种基于 PatchNet 模型与 VSAD 特征表达方法的图像场景识别混合表示方案，并在 MIT Indoor67 与 SUN397 两个基准数据集上取得了最新的最优性能结果。
PDF8 years ago
基于混合 CNN 和基于词典模型的场景识别与领域自适应
在本文中，我们提出了将卷积神经网络与基于字典的模型相结合，用于场景识别和视觉域自适应，并且我们发现所提出的混合表示法相较于仅使用卷积神经网络模型具有更好的表现。
PDF8 years ago
动作识别中的视觉词袋和融合方法：全面研究和最佳实践
本研究对 Bag of Visual Words 模型（BoVW）中的五个步骤以及特征融合方法做了全面的研究，探讨了不同的局部特征提取和编码对行为识别的影响，并且基于不同 BoVW 框架和本地描述符的互补性，提出了一个简单而有效的表示方法，
PDF10 years ago