occlusion | BriefGPT - AI 论文速递

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用于人体网格恢复的密集 UV 补全学习
我们提出了一种名为 Dense Inpainting Human Mesh Recovery (DIMR) 的两阶段方法，利用密集的对应关系图处理遮挡问题，采用基于注意力机制的特征完成模块，通过特征修补训练过程指导网络从非遮挡特征中学习，实
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遮挡环境下的人物再识别网络：擦除、变换与添加噪音防御
该论文提出了一个简单而有效的框架，ETNDNet，来处理人物重识别中遮挡的问题，这个框架不需要任何外部模块，通过三种策略（随机擦除、随机变换和加入高斯噪声）来抵抗随机和遮挡噪声。的 GAN-based 对抗防御范例是第一个针对无法识别的人物
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自监督学习用于手术缝合线的交互感知，实现自主缝合尾部缩短
本文提出了一种跟踪外科缝合线的 3D 方法，该方法对遮挡和复杂线路具有鲁棒性，并将其应用于完成手术缝合 “尾部缩短” 任务中。该方法利用了学习到的 2D 外科缝合线检测网络，在 RGB 图像中分割缝合线。然后，通过将来自两个立体摄像头的检测
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使用补丁混合将 ViT 补丁选择性硬连到 CNN 中
本研究使用 Patch Mixing 数据增强方法，旨在探讨是否可以通过有效地硬连中的归纳偏差，使 CNNs 模拟出 ViTs 的图像选片能力，结果显示 ViTs 不会因 Patch Mixing 而改善或恶化，但 CNN 将获得忽略非上下
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模型无关的交互式特征归因提高性能和样本效率
本文提供了两种流行的解释方法（Occlusion 和 Shapley 值）的模型无关实现，以无限制的交互方式实现不同的属性。利用已纠正的特征归属来生成额外的本地数据，通过在模拟和真实数据实验中展示我们提出的方法如何通过纠正的解释显著提高模型
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医学影像中渐进遮挡的课程学习抵消雾霾影响
本研究提出了一种基于课程学习的深度学习模型，可有效处理被遮挡的医学图像，通过引入逐步递增的遮挡，模型可先掌握简单的图案再建立对更复杂遮挡情况的理解，并且所提出的三种遮挡综合方法证明了在医学图像的诊断精度和鲁棒性上相较于传统训练方法的明显提高
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SplatFlow: 通过分割学习多帧光流
本文中，我们提出了一种称为 SplatFlow 的 multi-frame optical flow 估计（mOFE）框架，可以通过引入可微变换方法来处理遮挡问题，并在 KITTI2015 和 Sintel 基准评估中得到显著的改进。
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基于深度学习的脚手架遮挡下场景恢复方法
本研究提出了一种新的二步法方法，将像素级分割和图像修复结合起来，用于从脚手架遮挡中恢复建筑场景，并使用只基于无标签数据的低成本数据合成方法来解决标记数据的短缺困境。实验表明，该方法在脚手架分割和从脚手架遮挡中恢复场景方面实现了 92％的平均
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单张图像人体网格重建误差估计
该研究提出了一种人体姿势和形状预测模型，可以识别不可靠的预测区域，特别适用于人机交互领域。
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CVPRDSFNet: 双空间融合网络用于鲁棒性遮挡的 3D 密集面部对齐
本文提出了一种将 3D 脸部几何模型在图像和模型空间联合建模的方法，通过稠密预测先回归可见面部区域的图像空间特征，再基于模型空间方法预测模型系数，最终通过融合网络将两种方法的优点结合起来，从而实现无限制情境下高鲁棒性和高精度的 3D 密集面
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CVPR隐式深度实现虚拟遮挡
本文提出了一种基于神经网络的模型，使用颜色图像和虚拟几何的深度信息，在不需要深度回归的情况下直接预测遮挡掩模，从而提高增强现实中虚拟物体与现实世界之间遮挡关系的准确性和稳定性。
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CVPR在野外环境中跟踪容器和遮挡物
本文介绍了一个名为 $ extbf {TCOW}$ 的新基准和模型，用于在存在较强遮挡和包容的情况下进行视觉跟踪，并通过混合数据集支持模型性能的监督学习和结构化评估。该文还测试了两种基于 transformer 的视频模型在跟踪任务上的表现
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CVPRShape-Net: 利用知识蒸馏和 3D 形状作为额外输入的全景图像鲁棒遮挡房间布局估计
该论文提出了一种名为 Shape-Net 的方法，通过将 2D 全景和 3D 信息提供给模型，引入 3D IoU 损失来解决遮挡问题，同时通过从同时利用图像和 3D 信息训练的模型中提取知识来解决实际情况下缺乏建筑图纸的问题。该模型是基于现
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具有 StridedPoseGraphFormer 和数据增强的鲁棒遮挡 3D 人体姿势估计
该研究提出了一种基于图卷积和 transformers 的 Spatio-temporal 3D HPE 模型，通过综合利用时空特征和合成的遮挡来处理遮挡，实验证明该方法比现有的遮挡感知方法更有效，并且在没有任何遮挡处理机制时，现有的 3D
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CVPR使用单个 RGB 相机进行可见性感知的人体 - 物体交互追踪
该研究提出了一种基于神经网络和 SMPL 模型的新方法，用于通过一个单一的 RGB 摄像机跟踪三维人体、物体及其相对位移，且能够在强遮挡情况下保持稳健性。
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CVPRInstMove：针对基于物体的视频分割的实例运动
本论文研究了 instance-level motion 在物体中心视频分割中的应用，提出并实现了 InstMove，相较于基于像素级的运动信息，InstMove 主要使用实例级运动信息，克服了传统方法在遮挡和快速移动物体下的识别困难，取得
PDFa year ago
开放式端到端的 3D 物体分割与识别：揭示被遮挡 3D 物体的全貌
本文提出 Local-HDP 方法在高度遮挡条件下无法有效应用的问题，首先提出一种灵活的语义 3D 物体部件分割方法以应对开放式情况，其次，将该技术与最近引入的基于论证的在线增量学习方法相结合，从而使模型能够处理高度遮挡，并产生 3D 物体
PDFa year ago
三维形状感知结合直觉物理与分析综合
提出了一个 3D 形状感知的框架，它在分析综合或图像形成的生成模型中解释了典型和非典型情况下的感知，分析和计算研究表明这种方法最符合人类观察者的准确性和响应时间，在困难判别方面与人类表现相关性显著，并提示深度神经网络等机器视觉系统如何实现更
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学习特征恢复变换器用于遮挡人物重新识别
该研究提出了一种名为 Feature Recovery Transformer（FRT）的新方法，通过可见性图匹配和特征恢复变压器来同时解决干扰噪声和遮挡带来的行人信息损失的问题，与其他最新技术相比，在挑战性的 Occluded-Duke
PDF2 years ago
MMOccluMix：基于语义引导的 Mixup 技术用于去遮挡虚拟试衣
本文提出了通过新颖的语义引导混合模块来模拟服装虚拟试穿过程中的遮挡问题，并结合协助语义分割和姿态估计技术，使得图像合成结果具有更好的视觉效果，达到了更好的试穿体验。
PDF2 years ago