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Urban-StyleGAN: 学习生成和操作城市场景的图像
通过新型神经网络 Urban-StyleGAN，使用分组策略和无监督潜在空间探索算法，实现了更好的城市场景生成和内容控制。
PDFa year ago
通过稳定扩散进行高度个性化的文本嵌入以进行图像操作
本文介绍一种基于高度个性化文本嵌入的简单而高效的方法，通过分解 CLIP 嵌入空间来实现个性化和内容操作，并且仅需要一个图像和目标文本即可实现背景、纹理和动态的操作和编辑。
PDFa year ago
CVPRUTC: 一种带有 Inter-Task 对比学习的统一 Transformer，用于视觉对话
本文提出了一种基于对比学习的框架 UTC，通过联合学习来实现对话中的判别和生成任务，该框架考虑了对话的上下文和目标答案作为锚点，利用两种相辅相成的对比损失来加强彼此的表示学习信号，并在 VisDial v1.0 数据集上进行了评估，在判别和
PDF2 years ago
CVPR方向性 GAN：一种新的生成网络调节策略
利用生成对抗网络（GAN），我们提出了一种基于给定语义属性的条件生成图像的简单而新颖的调节策略，叫做 Directional GAN，在多个公共数据集上获得了平均 86.4％的准确率。
PDF3 years ago
基于特征分布：神经风格迁移的矩匹配方法
本文旨在提高图像风格迁移的实现效果，通过将卷积神经网络中的样式解释为分布，利用机器学习中的 Central Moment Discrepancy（CMD）方法来更精确地匹配目标样式和输出图像的特征分布，从而更加准确地还原所期望的风格，并改善
PDF3 years ago
ECCV超越固定网格：使用可变形网格学习几何图像表示
通过构建 Deformable Grid 替代卷积神经网络中的传统池化层，可以更好地对齐高频图像内容，从而在语义分割和对象蒙版注释等任务中获得更准确的结果。
PDF4 years ago
ICCVCap2Det: 学习放大弱标注的图像对象检测
使用文本描述来训练文本分类器，并从中获取足够的信息进行目标实例的弱监督检测，从而实现对于大量自由上传图像信息数据的有效物体定位。
PDF5 years ago
可变瓶颈网络
本文提出了一种新型的卷积神经网络 —— 可变形瓶颈网络（TBN），通过将给定空间变换直接应用于我们的编码器 - 瓶颈 - 解码器架构中的体积瓶颈，从而实现对图像内容进行细粒度的 3D 操作，其多视图监督使网络学习对瓶颈内的特征空间进行空间解
PDF5 years ago
面向情感理解的高层概念
本文通过高级概念来探究图片内容与观众情感反应之间的联系，并提出了一个基于目标和场景来预测观众情感反应的非线性支持向量回归模型。实验结果显示，该模型与现有方法相比具有相似的效果，并明显揭示了现有研究中缺失的高级概念和情感类别之间的联系。
PDF7 years ago
ICCV构建一种可视化隐私建议系统：理解和预测图像中的隐私风险
该研究提出了一种基于可视化隐私顾问的方法，在图像内容方面扩展用户的隐私设置，以减轻用户分享图片带来的隐私风险和隐私泄露的风险。通过将个人信息映射为图像属性，从图像直接预测个人信息，了解不同用户在隐私属性方面的偏好，并在此基础上提出模型以预测
PDF7 years ago
使用多尺度神经补丁合成的高分辨率图像修复
提出一种基于多尺度神经网络贴片合成方法的图像修复算法，通过联合优化图像内容和纹理约束，不仅保留了上下文结构，而且通过匹配最相似的中间层特征相关性，产生高频细节。在 ImageNet 和 Paris Streetview 数据集上，该方法取得
PDF8 years ago
Instagram 社交网络上的网络欺凌事件检测
研究怎样利用众包方法对 Instagram 上的图片内容进行标注从而基于特征分析与构建分类器以自动监测和检测网络欺凌及侵害。
PDF9 years ago