learnable parameters | BriefGPT

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Point-PEFT: 3D 预训练模型的参数高效微调
通过 Point-PEFT 框架，我们能够在只使用可训练参数的 5% 的情况下，实现优于完全微调的性能，充分展示了我们方法的高效性和有效性。
PDF9 months ago
CVPRCiaoSR: 连续隐式注意力在注意力网络中用于任意尺度图像超分辨率
本文提出了一种连续的隐式关注网络，称为 CiaoSR，以解决在单张图片超分辨率重建中可能遇到的局部模型信息不足、感受野受限的问题，并在多个基准数据集上实验表明 CiaoSR 显著优于现有的单个图像超分辨率方法，并取得了任意比例超分辨率任务的
PDF2 years ago
无相机已知参数的神经辐射场（Neural Radiance Fields）--NeRF--
本文提出 NeRF-- 用于学习相机内参和位姿，在各种相机运动情况下实现了准确的相机参数估计，并且在合成数据集 BLEFF 上实现了可比较的新视角渲染质量，为 2D 图像生成 3D 场景的任务提供了新思路。
PDF3 years ago
元学习中的软标签学习
提出了一种利用可学习标签和动态正则化来解决固定标签产生的过拟合、泛化性能下降等问题的框架方法，并应用于数据集噪声过大的情况中取得了显著的改进。
PDF4 years ago
ECCV从拓扑学角度学习神经网络的连接性
本文提出了一种基于拓扑结构优化神经网络连接性的方法，通过为边分配可学习参数并施加稀疏约束，更聚焦有关键作用的连接，并获得在图像分类和目标检测等任务中的显著改善。
PDF4 years ago