https://github.com/tamarott/SinGAN SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural ...
https: github.com thunguyenphuoc HoloGAN. Abstract 我們提出了一種新的生成對抗網絡 GAN ,用於從自然圖像中的三維表征的無監督學習。大多數生成模型都依賴於 D內核來生成圖像,並且很少對 D世界進行假設。因此,這些模型傾向於在需要強的 D理解的任務中創建模糊的圖像或偽影,如novel view合成任務。相反,HoloGAN學習了世界的 D表征,並 ...
2020-09-17 18:11 0 1021 推薦指數:
https://github.com/tamarott/SinGAN SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural ...
論文標題:Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations 論文方向:圖像領域,提出原型對比學習,效果遠超MoCo和SimCLR 論文來源:ICLR2021 論文鏈接:https ...
End-to-end Learning of Deep Visual Representations for Image Retrieval Abstract 雖然深度學習已經成為許多計算機視覺任務的top執行方法的關鍵組成部分,但到目前為止,它還沒有在實例級圖像檢索方面帶來類似的改進 ...
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相關工作: 將R-CNN推廣到RGB-D圖像,引入一種新的編碼方式來捕獲圖像中像素的地心姿態,並且這種新的編碼方式比單純使用深度通道有了明顯的改進。 我們建議在每個像素上用三個通道編碼深度圖像:水平視差、離地高度、像素局部表面法向量和重力方向的夾角(HHA,horizontal ...
代碼:https://github.com/vsitzmann/siren 項目網站 : 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 在人臉識別領域中,模型學習使用更少維度的嵌入特征來區分百萬級的人 ...
這篇論文沒有給出代碼,細節部分還是得看論文來推敲了,因此可能會有理解出問題的地方。 概述 做了什么:引入一個端到端的框架,從包含人體的單張RGB圖像中預測出輪廓圖和關節熱力圖,生成SMPL參數並重建出一個SMPL的3D人體網格 存在問題:卷積網絡容易受到缺少訓練數據、3D預測時分辨率低的影響 ...