关键词structure preservation
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- 结构一致的文本驱动风格迁移中的自适应风格融合
本研究提出了一种创新的文本驱动风格转移任务解决方案，名为自适应风格融合（ASI），通过 Siamese Cross-Attention（SiCA）、Adaptive Content-Style Blending（AdaBlending）模块 - CVPR一次性结构感知风格化图像合成
提出了一种称为 OSASIS 的新型一次性风格化方法，能够在保持结构的同时对图片进行风格化，通过将语义与图像结构分离，可以控制对给定输入的内容和风格的水平，实验证明 OSASIS 在各种实验设置下表现优于其他风格化方法，特别针对训练中很少出 - 学习结构感知的深度谱嵌入
本研究提出了一个深度学习算法，通过结构感知谱嵌入和结构保持，编码输入数据的子空间结构和形状信息，并基于自表达学习和注意力机制，能够更好地处理非线性数据集的聚类问题，并在六个真实数据集上取得了优异的聚类性能和更好的泛化能力。
- 金字塔纹理滤波
本论文基于高斯金字塔进行了图像纹理滤波，通过逐步上采样低分辨率的高斯金字塔层级来平滑纹理，保留主要图像结构。该方法在各种应用中表现出很好的效果，包括细节增强、图像抽象、HDR 调节、反半色调、LDR 图像增强。
- 无监督结构保留医学图像增强的实用框架
本研究提出了一种医学图像增强的无监督学习框架，包括一个基于 Laplacian 结构相似性指数（LaSSIM）的结构保留的客观评价方法，以及一种新的无监督 GAN 方法，名为 Laplacian 医学图像增强（LaMEGAN），该方法在保留 - 具有残差通道先验指导的结构保持去雨
本文提出了一种基于 CNN 的雨水去除算法，即通过提取图像的 RCP 实现结构信息的保护和恢复，同时利用 Wavelet-based Multi-Level Module 作为网络的骨干，通过 Interactive Fusion Modu - 大规模高维数据集的最小生成树可视化
本文介绍了一种新的数据可视化方法 TMAP，可将高维数据集表示为二维树，具有结构保持、透明性等优点，比 t-SNE 或 UMAP 更适用于化学、生物、物理等领域的数据集的探索和解释。
- 全景鱼眼相机的 3D 重建
本文提出了一种基于全景鱼眼相机的三维重建方法，使用球面相机模型描述了三维点与其对应图像观测之间的关系，并通过实现一个 GUI 系统，可以控制视角并获得更好的场景感知。实验表明，我们的重建结果能够很好地保留真实世界场景的结构。