月別アーカイブ: 2023年2月

Heterogeneous Federated Learning using Dynamic Model Pruning and Adaptive Gradient

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、データ セキュリティとプライバ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG | Heterogeneous Federated Learning using Dynamic Model Pruning and Adaptive Gradient はコメントを受け付けていません

Curriculum Learning for ab initio Deep Learned Refractive Optics

要約 ディープ レンズ最適化は、計算イメージング システムを設計するための新しい … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV, physics.optics | Curriculum Learning for ab initio Deep Learned Refractive Optics はコメントを受け付けていません

HybrIK-Transformer

要約 HybrIK は、解析的な逆運動学とディープ ラーニングの組み合わせに依存 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | HybrIK-Transformer はコメントを受け付けていません

Drawing Attention to Detail: Pose Alignment through Self-Attention for Fine-Grained Object Classification

要約 オープン ワールドでのクラス内変動は、分類タスクでさまざまな課題につながり … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Drawing Attention to Detail: Pose Alignment through Self-Attention for Fine-Grained Object Classification はコメントを受け付けていません

To Perceive or Not to Perceive: Lightweight Stacked Hourglass Network

要約 人間の姿勢推定 (HPE) は、コンピューター ビジョンの古典的なタスクで … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV | To Perceive or Not to Perceive: Lightweight Stacked Hourglass Network はコメントを受け付けていません

High-fidelity Interpretable Inverse Rig: An Accurate and Sparse Solution Optimizing the Quartic Blendshape Model

要約 現実的な人間の顔のアニメーションで逆リグ問題を解くことにより、任意に正確な … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.GR | High-fidelity Interpretable Inverse Rig: An Accurate and Sparse Solution Optimizing the Quartic Blendshape Model はコメントを受け付けていません

MixFormer: End-to-End Tracking with Iterative Mixed Attention

要約 ビジュアル オブジェクト トラッキングでは、多くの場合、特徴抽出、ターゲッ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | MixFormer: End-to-End Tracking with Iterative Mixed Attention はコメントを受け付けていません

Semi-Structured Object Sequence Encoders

要約 この論文では、(半) 構造化されたオブジェクト シーケンスをモデル化するタ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV | Semi-Structured Object Sequence Encoders はコメントを受け付けていません

Lithium Metal Battery Quality Control via Transformer-CNN Segmentation

要約 リチウム金属電池 (LMB) は、理論上のエネルギー密度が高いため、次世代 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG | Lithium Metal Battery Quality Control via Transformer-CNN Segmentation はコメントを受け付けていません

Bridging the Sim2Real gap with CARE: Supervised Detection Adaptation with Conditional Alignment and Reweighting

要約 Sim2Real ドメイン適応 (DA) 研究は、ラベル付けされた合成ソー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Bridging the Sim2Real gap with CARE: Supervised Detection Adaptation with Conditional Alignment and Reweighting はコメントを受け付けていません