reconstruction network | BriefGPT

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CSANet：稳健的 3D 人脸对齐和重建的通道空间注意力网络
提出了一个端到端的 3D 人脸对齐和重建网络，使用了瓶颈结构、坐标注意机制和 Wing 损失来提取更具代表性的特征，该模型在定量和定性方面均优于基准模型。
PDFa month ago
PS-CAD: 基于提示和选择的 CAD 重建中的局部几何引导
通过将几何指导引入重建网络中，我们提出了一种名为 PS-CAD 的模型，它逐步重建 CAD 建模序列，并通过提供几何表面的几何信息和平面提示来改进重建的效果。在 DeepCAD 数据集上，PS-CAD 在所有度量指标上都有明显的改进，减少了
PDFa month ago
ICCV深度光学视频快照压缩成像
本研究提出了一个深度光学框架来优化掩膜和重建网络，以解决视频快照压缩成像中的动态范围和深度学习算法退化的挑战。通过引入结构掩膜实现对运动感知和全动态范围的测量，并使用 Transformer 开发了一个高效的网络用于视频快照压缩成像重建。在
PDF3 months ago
CVPR学习使用极化先验去除皱纹透明薄膜
本研究旨在研究一个新的问题，即去除褶皱透明薄膜的干扰并在工业识别系统中重建薄膜下的原始信息。通过建立物理模型，我们使用偏振摄像机构建了一个实际数据集，旨在去除薄膜中的干扰。我们使用角度估计网络定位镜面高光，并通过重建网络解耦薄膜中的所有降解
PDF4 months ago
部分失效光学模态的多时相城市制图的多模态深度学习
该研究提出了一种基于多模态卫星数据的新型多时相城市制图方法，其中考虑到了部分缺失的光学模态，所提出的模型采用了两个网络来分别提取每个模态的特征，并利用重建网络根据 SAR 数据近似光学特征并保持其数据的有效性。结果表明该方法在使用 SAR
PDFa year ago
一种快速灵活的光谱压缩成像的范围 - 零空间分解方法
RND-SCI 是一种新颖的压缩高光谱图像 (HSI) 重建框架，通过将重建对象分解为范围空间和零空间组成部分来提高 HIS 重建的质量，并且可以用于各种 HSI 重建网络中，同时设计了一种非常快速的 HSI 重建网络，RND-SAUNet
PDFa year ago
利用强化学习重建和表示视频内容以进行字幕化
本研究提出了一种新颖的编码器 - 解码器 - 重构器结构（RecNet）修复网络，通过双向流的运用，从本地和全局的角度，利用先前生成的解码器隐藏状态序列，高效地重构视频特征，并通过增强学习、CIDEr 优化微调 RecNet 逐步提高视频
PDF5 years ago
ICCV视频去模糊的时空自适应滤波网络
提出了一种基于 STFAN、FAC 层和重构网络的视频去模糊算法，该算法能够对存在空间变异的模糊进行对齐和去模糊，实验结果表明该算法在准确性、速度和模型大小等方面均超过当前最先进的方法。
PDF5 years ago
ICCVOperatorNet: 从差分算子中恢复三维形状
本文提出了一种基于学习的框架来从实际操作符编码的小型矩阵中重建三维形状，并引入了一种名为 OperatorNet 的新型神经网络，该网络以表示形状的一组线性操作符作为输入，并生成其 3D 嵌入。我们展示了这种方法在同一问题的纯几何方法中具有
PDF5 years ago
TDAN：视频超分辨率的时间可变对齐网络
本文提出了一种基于时间变形对齐网络的视频超分辨率模型，它可以在不需要光流计算的情况下，通过学习参考帧和支持帧的特征，动态预测采样卷积核的偏移来对参考帧和支持帧进行自适应对齐，从而获得高质量的超分辨率视频重建结果。
PDF6 years ago
CVPR视频字幕重构网络
本文提出了一种重构网络（RecNet）的架构，该网络利用正反两个方向的流动来进行视频字幕生成，其编码器 - 解码器使用正向流产生编码视频语义特征的句子描述，两种类型的重构器则用于回溯流程并重新生成与解码器生成的隐藏状态序列基于的视频特征。实
PDF6 years ago
NIPS通过反向传播学习传感器复用设计
该论文提出了一种通过深度神经网络进行学习的相机传感器设计和推理方法，通过学习彩色多路复用模式和重建网络，能够自适应地采用稀疏色彩测量方法来提高传感器测量的准确性和重建图像的质量。
PDF8 years ago