structural priors | BriefGPT

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EVOPOSE: 基于递归变换器的三维人体姿势估计与动力学结构先验
本文提出一种基于 transformer 的 EvoPose 模型，通过结构先验表示（SPR）模块和递归细化（RR）模块有效引入人体先验知识，从而提高了 3D 人体姿态估计的精度，实验结果在 Human3.6M 和 MPI-INF-3DHP
PDFa year ago
KGS: 使用知识引导的贪心等价搜索进行因果发现
本研究提出了一种利用知识约束来指导因果关系探索的新方法，该方法称为 KGS，通过使用观察数据和结构先验（因果边缘）对因果图进行约束学习，并在合成和基准真实世界数据集中广泛评估 KGS。实验结果表明，任何类型和数量的结构先验都有助于改善探索过
PDFa year ago
CVPR3D 线条映射再探讨
本文介绍了一种名为 LIMAP 的库，用于从多视角图像中稳健高效地创建 3D 线路图，该库通过重新审视线三角化的退化问题、精心制作的得分和跟踪构建以及利用线 / 点的结构先验知识来实现。在全面实验中，我们展示了 LIMAP 在 3D 线路图
PDFa year ago
场景生成的组合变形器
GANformer2 采用显式和强有力的结构先验，通过一个序列式的过程合成图像，在多个数据集上成功表现出了最先进的性能，该模型从初始草图到最终的高清晰度图像，提供了图像产生的深入洞察。
PDF3 years ago
学习低秩模型混合物
本文研究学习低秩模型的问题，提出了一种三阶段元算法来解决未标记的异构数据和低复杂度结构带来的非凸性问题，并且可证明其稳定性。
PDF4 years ago
ICCV从单张图像学习重构 3D 曼哈顿线框
该论文提出了一种从单个图像中获取紧凑且精确的 3D 线框表示的方法，通过有效地利用全局结构规律，该方法训练卷积神经网络以同时检测显著的交叉点和直线，并预测它们的 3D 深度和消失点，并通过平行结构先验进一步重构完整的 3D 线框模型。
PDF5 years ago
基于随机生成先验知识的可证收敛压缩感知方案
本文介绍了一种通过神经网络的深度生成模型来提供低维参数化图像或信号流形的方法，证明了其在噪声的压缩感知方面的收敛算法，其样本复杂度与先前的稀疏方法相比具有线性的优越性和改进的潜力。
PDF6 years ago
AAAI学习深度 L0 编码器
通过引入新的神经元和池化函数，本研究使用深度学习工具研究了 $l_0$ 稀疏逼近问题，将其建模为前馈神经网络，并进行了有效的网络正则化。与传统的稀疏编码解决方案相比，所提出的深度编码器具有更快的推理速度，更大的学习能力和更好的可扩展性。此外
PDF9 years ago