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CVPR基于 Swin Transformer 和像素焦点损失的事件相机去马赛克
利用 Swin-Transformer 和像素聚焦损失函数来处理 RAW 领域中带有缺失像素数值的图像，解决了以往在 RGB 领域中的广泛模型适用性问题，并通过 MIPI Demosaic Challenge 数据集验证了方法的有效性。
PDF3 months ago
DRCT：拯救图像超分辨率技术摆脱信息瓶颈
通过在层间添加密集残差连接以减少空间信息的丢失，我们提出了 Dense-residual-connected Transformer (DRCT) 模型，提高了视觉变换和超分辨率任务的性能。
PDF3 months ago
ST-LDM：现实图像中基于文本引导的物体生成的通用框架
我们提出了一种称为文本引导对象生成（TOG）的新型图像编辑场景，即在实际图像中通过文本描述在空间上生成一个新的对象。我们的模型基于 Swin-Transformer，具有全局感知自编码器和适应性压缩尺度以及分层视觉特征，用于生成下一个去噪过
PDF4 months ago
语音 Swin-Transformer: 探索一种具有平移窗口的分层 Transformer 用于语音情感识别
该研究提出了一种基于分层性 Speech Swin-Transformer 的声音情感识别方法，通过分级的窗口聚合多尺度情感特征，将 Transformer 的感知范围从帧级扩展到片段级，实验结果表明该方法优于现有的技术。
PDF5 months ago
跨数据集鲁棒的盲目现实世界图像质量评估方法
基于强健的训练策略、大规模真实世界数据集和强大的骨干网络，本研究设计了一个强健的盲图像质量评估方法，通过基于不同真实世界 BIQA 数据集训练多个基于 Swin-Transformer 的模型，并联合使用这些有偏差的模型生成伪标签，使用两个
PDF9 months ago