https://github.com/tamarott/SinGAN SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural ...
https: github.com thunguyenphuoc HoloGAN. Abstract 我们提出了一种新的生成对抗网络 GAN ,用于从自然图像中的三维表征的无监督学习。大多数生成模型都依赖于 D内核来生成图像,并且很少对 D世界进行假设。因此,这些模型倾向于在需要强的 D理解的任务中创建模糊的图像或伪影,如novel view合成任务。相反,HoloGAN学习了世界的 D表征,并 ...
2020-09-17 18:11 0 1021 推荐指数:
https://github.com/tamarott/SinGAN SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural ...
论文标题:Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations 论文方向:图像领域,提出原型对比学习,效果远超MoCo和SimCLR 论文来源:ICLR2021 论文链接:https ...
End-to-end Learning of Deep Visual Representations for Image Retrieval Abstract 虽然深度学习已经成为许多计算机视觉任务的top执行方法的关键组成部分,但到目前为止,它还没有在实例级图像检索方面带来类似的改进 ...
---------------------------------------------------------- 论文链接 Github源码 and 数据 实验效果 ...
相关工作: 将R-CNN推广到RGB-D图像,引入一种新的编码方式来捕获图像中像素的地心姿态,并且这种新的编码方式比单纯使用深度通道有了明显的改进。 我们建议在每个像素上用三个通道编码深度图像:水平视差、离地高度、像素局部表面法向量和重力方向的夹角(HHA,horizontal ...
代码:https://github.com/vsitzmann/siren 项目网站 : https://vsitzmann.github.io/siren/ Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions ...
GroupFace: Learning Latent Groups and Constructing Group-based Representations for Face Recognition Abstract 在人脸识别领域中,模型学习使用更少维度的嵌入特征来区分百万级的人 ...
这篇论文没有给出代码,细节部分还是得看论文来推敲了,因此可能会有理解出问题的地方。 概述 做了什么:引入一个端到端的框架,从包含人体的单张RGB图像中预测出轮廓图和关节热力图,生成SMPL参数并重建出一个SMPL的3D人体网格 存在问题:卷积网络容易受到缺少训练数据、3D预测时分辨率低的影响 ...