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稀缺时间动力学数据的热力学优化超分辨率
使用具有热力学感知能力的神经网络，通过增加物理系统的测量分辨率并预测其时间演化。该方法使用对抗自编码器将完全有序模型的维数降低到一组隐变量中，并确保这些变量符合先验（例如正态分布）。然后，利用第二个神经网络学习隐变量的物理结构和预测其时序演
PDF4 months ago
ICLRPAC-FNO: 并行结构全组分傅里叶神经操作器用于低质量图像识别
提出了一种新的神经网络模型 PAC-FNO，它在频域中进行操作，能够处理不同分辨率的图像，并且通过与现有的图像识别模型结合，显著提高了不同分辨率图像的性能。
PDF5 months ago
神经元的最近邻表示
研究了最近邻表示法中阈值函数的表示复杂性，发现可以通过多项式大小和对数分辨率的最近邻表示法来表示所有阈值函数。
PDF5 months ago
[狮子: 1] 和 [老虎: 2] 和 [熊: 3]，哇喔！配备 LLM 的文学共指注释
核指关系注释和解决是计算文学研究的重要组成部分，本研究提出了一种基于语言模型的 seq2seq 系统，能够直接生成具有类似 markdown 标注的输入句子的副本，用于解决核指关系注释和解决问题，并通过多个训练模型和工作流程进行评估和发布。
PDF5 months ago
CoordGate: 在卷积神经网络中高效地计算空间变化卷积
Optical imaging systems often face limitations in resolution due to the point spread function, but CoordGate, a lightwei
PDF6 months ago
鲁棒的单颗粒冷冻电镜图像去噪与修复
该研究介绍了一种扩散模型和后处理框架，能够有效地降噪和修复单颗粒冷冻电子显微图像，并能够获得更准确和高分辨率的三维重建结构。
PDF6 months ago
超高分辨率图像处理的进展与趋势概述
本文介绍了超高清图像的增强技术和应用领域，并对其未来发展趋势进行了简要探讨。
PDF7 months ago
多尺度三维高斯投落法用于抗锯齿渲染
通过使用多尺度的 3D 高斯喷洒算法，我们可以在不同的分辨率下提高渲染质量并解决像素大小低于奈奎斯特频率引起的锯齿效应，同时提高渲染速度和 PSNR 值。
PDF7 months ago
通过少数低分辨率切片实现超分辨率表面重建
在多种成像应用中，对于进一步用于其他数值模拟的分割特征（例如血管），所获得的曲面分辨率不足以满足任务要求。本文提出了一种基于 Euler-Elastica 的正则化方法的新变分模型来解决这个问题，并提出和实施了两种求解模型的数值算法，即投影
PDF10 months ago
ICML一种基于机器学习的奇点分解方法
本文提出一种新的方法，使用强化学习代理来寻找奇异性的最优解析，表明机器学习在符号计算算法性能方面具有改进的潜力。
PDFa year ago
LiDAR 配置对越野语义分割性能分析
本文研究了 LiDAR 配置转变对三维 LiDAR 点云语义分割模型性能的影响，结果表明传感器和空间域转变显著影响了基于 LiDAR 的语义分割模型的性能，更高分辨率的传感器对相同类型的传感器性能优化，并且当存在空间域变化时，更高分辨率不一
PDFa year ago
适用于可变大小文本到图像合成的无需训练扩散模型适应
通过引入一个缩放因子，适应各种尺寸和长宽比的图像，在保持视觉保真度的同时，改善了低分辨率图像上目标不完整和高分辨率图像上重复表示的问题。
PDFa year ago
探索图像分辨率对胸部 X 射线分类性能的影响
本研究探讨了影像分辨率对胸部 X 光分类性能的影响，使用 ChestX-ray14 数据集，结果显示较高分辨率的图像，特别是 $1024 imes1024$ 像素，在大多数病理类别中具有最佳的分类表现。
PDFa year ago
基于生成式深度学习的降水预测随机降尺度方法
本文介绍了应用生成对抗网络来提高天气预报模型低分辨率输出数据的分辨率和结构，以匹配高分辨率雷达测量数据。结果表明，该模型可以匹配现有的最佳降尺度方法，而且在像素、空间和统计数据上表现优异。
PDF2 years ago
StyleHEAT：使用预训练的 StyleGAN 一次性生成高分辨率可编辑的说话人脸
本文提出了一种基于预训练 StyleGAN 的统一框架，实现高分辨率视频生成、驱动视频或音频的解耦控制和灵活的面部编辑，通过视频生成模块和音频生成模块预测动作来进行视觉动画，并通过校准网络和领域损失来补偿转换失真，并且允许两种类型的面部编辑
PDF2 years ago
利用尺度空间理论进行深度卷积网络的分辨率学习
使用 N-Jet 层，通过学习 Gaussian 导数滤波器的组合来自动学习每层正确的分辨率，优化连续参数 σ 从而实现有效的分类和分割。
PDF3 years ago
通过内容自适应多分辨率合并提高单目深度估计模型的分辨率
通过对输入分辨率和场景结构对深度估计性能的影响进行分析，本文提出了一种使用深度合并网络，结合低分辨率和高分辨率估计的方法，以在一定精度下生成具有细节的高分辨率深度图像，其中包括双重估计方法和补丁选择方法。通过合并不同分辨率的估计并应用不同的
PDF3 years ago
尺度调整下的图像匹配
本文提出了一种利用尺度空间和几何模型来匹配不同分辨率图像的方法，并使用具有光度不变性和旋转不变性的描述子进行匹配，实验表明该方法可用于高达 6 倍的尺度变化。
PDF4 years ago
模型魔方：针对 TinyNets 的旋转分辨率、深度和宽度调整
本文通过设计一系列技术，探究获得带有最小模型大小和计算成本的深度神经网络的扭曲规则。TinyNet 通过一系列 EfficientNet-B0 的小型模型总结了一种缩小神经构架的微小公式，并且实验证明 TinyNet-E 的 Top-1 准
PDF4 years ago
AR-Net：用于有效动作识别的自适应帧分辨率
本文提出了一种名为 AR-Net 的新方法，该方法使用策略网络来选择用于处理的输入分辨率，以在长且未修剪的视频中实现高效的动作识别。与现有技术相比，此方法可大大提高识别的准确性和效率。
PDF4 years ago