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搜索结果 - 5
Shoggoth：通过自适应在线学习实现高效的边缘 - 云协同实时视频推理
本文提出了 Shoggoth，一种高效的边缘云协作架构，用于提高实时视频推理性能。Shoggoth 使用在线知识蒸馏来提高受数据漂移影响的模型的准确性，并将标记过程卸载到云端，减轻边缘设备的资源约束。在边缘端，我们使用小批量来进行自适应训练
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a year ago
基于傅里叶特征输入的隐式神经网络用于自由呼吸心脏 MRI 重建
本文提出了一种针对心脏磁共振成像的实时视频重建方法，通过使用隐式神经网络表示不断变化的心脏并进行信号重建，该方法达到了与卷积神经网络相当甚至更好的重建质量，但计算成本更高。
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a year ago
CVPR
移动设备人脸表情、价值、唤起和动作单元的帧级预测
本文提出了一种基于单个预训练 AffectNet 的 EfficientNet 模型提取面部特征的新颖的帧级情感识别算法，可以实现移动设备上的实时视频人脸情感分析，在第三届野外情感行为分析（ABAW）竞赛的大规模 Aff-Wild2 数据集
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2 years ago
ReCoNet：实时相干视频风格转移网络
本文提出了一种基于卷积神经网络的实时视频风格转移模型 ReCoNet，通过引入新的亮度变形约束和特征映射级别的时间损失，实现了既有高质量风格又能保证时间连贯性的风格迁移。实验结果表明该模型在质量和效率上均表现出色。
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6 years ago
神经风格转移稳定性的表征与改进
本文研究实时视频风格转移，提出一种基于循环卷积神经网络的方法，利用 Gram 矩阵的特征分析实现时间一致性和稳定性的控制，不需要测试期间的光流计算并能在任意分辨率下产生高质量、时间一致的视频效果。
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7 years ago
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