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可扩展离散动态图神经网络的输入快照融合
通过引入基于输入快照融合的动态图神经网络（SFDyG），本文在动态图领域解决了现有静态图模型无法适应的问题，并通过引入多图和 Hawkes 过程理论等方法提高了模型的可扩展性和预测性能。
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2 months ago
基于翻译的视频合成
以图像转换为基础的视频合成（TVS）作为计算机视觉中的一个关键研究领域，旨在在保持时间连续性和基础特征的同时促进视频在不同领域之间的转换。本文通过全面回顾最新进展，深入研究新兴方法和机制，阐明了有效视频合成的基本概念。同时，它还探讨了它们的
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3 months ago
基于时空相关增强的快速窗口事件去噪
提出了一种基于窗口的事件去噪方法，其中通过使用时间和空间域的概率分布进行理论分析来提高解释性，建立了时间窗口（TW）模块和软空间特征嵌入（SSFE）模块来分别处理时间和空间信息，构建了一种名为 MSDNet 的新型多尺度基于窗口的事件去噪网
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5 months ago
视频压缩感知的分层交互重建网络
本文提出了一种新的 Hierarchical InTeractive Video CS Reconstruction Network（HIT-VCSNet）深度网络图像和视频压缩感知方法，通过空间和时间领域中的深度先验共同提取上下文信息，并
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a year ago
CVPR
通过密集场景匹配学习相机定位
本文提出一种基于 DSM 和 CNN 的相机场景无关的定位方法，可应用于大范围场景，能够在时间领域实现额外的性能提升，大大优于 SANet 等现有方法。
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3 years ago
CVPR
H+O：一体化自我为中心的三维手部 - 物体姿态和交互识别
在该研究中，我们提出了一个统一框架，用于通过单个 RGB 图像并基于神经网络模型来共同估计 3D 手部和物体姿态、模拟它们的交互，以及识别物体和动作类别，整个模型可针对序列帧的输入进行优化。
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5 years ago
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