visual computing | BriefGPT

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基于敏感性的强化增强分割
通过引入一种新颖的自适应敏感度分析方法和样本扰动超参数值，我们提出了一种有效、适应性强且无需过多微调的方法来增强基于学习的分割模型在培训过程中的鲁棒性，该方法在分割中展示了明显的改进并在多种可视化计算和计算机图形应用中得到了有效验证。
PDFa month ago
深度预测编码网络中的分类和重构过程：对手还是盟友？
预测编码启发下的深度网络将分类和重构过程整合到共享中间层中，并详细分析了分类和重构在深度学习架构中的相互作用，发现分类驱动的信息与重构驱动的信息在共享表示层中相互影响。
PDF6 months ago
可微可视计算用于逆问题和机器学习
通过使用计算机图形学（Computer Graphics, CG）技术，视觉计算（Visual Computing, VC）方法通过经过优化的算法综合了有关物理世界和虚拟世界的信息，用于分析几何结构、模拟物体、流体和其他媒体，并通过光学技
PDF7 months ago
视觉计算扩散模型的最新进展
视觉计算领域因生成人工智能的出现而快速发展，介绍了扩散模型的基本数学概念、稳定扩散模型的实现细节和设计选择，以及包括个性化、条件设定、反转等在内的这些生成人工智能工具的重要方面的综述。此外，它还对基于扩散的生成和编辑的迅速增长的文献进行了全
PDF9 months ago
视觉计算及其它领域中的神经场
本研究提供了神经场的数学基础和文献综述，包括不同表征方式、结构、前向传递和推广方法，介绍了神经场在视觉计算和其他领域（例如机器人，音频）中的应用，证明了这种方法所带来的质量改善、灵活性和能力提高。
PDF3 years ago
CVPR利用不对齐的训练数据和网络增强进行单幅图像反射消除
本文利用目标网络增强和不对齐数据的新颖用途，解决了单张图像反射去除的困难问题，在含有强烈反射区域的上下文编码模块和对齐不变损失函数的引入下，实现了对真实世界情况的显著改进。
PDF5 years ago
第一印象：基于视觉的明显人格特征分析调查
本篇论文系统总结了基于视觉计算的表观性格特征识别的现有方法，讨论比较了这些方法的独特特点和限制；同时也讨论了该领域未来的研究方向和数据标注 / 评估的主观性问题，还简要回顾了当前数据集和挑战。
PDF6 years ago