月別アーカイブ: 2023年5月

SEEDS: Exponential SDE Solvers for Fast High-Quality Sampling from Diffusion Models

要約 拡散確率モデル (DPM) として知られる強力なクラスの生成モデルが注目を … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.NA, I.2.6, math.NA | SEEDS: Exponential SDE Solvers for Fast High-Quality Sampling from Diffusion Models はコメントを受け付けていません

Masked Path Modeling for Vision-and-Language Navigation

要約 視覚と言語のナビゲーション (VLN) エージェントは、自然言語の指示に従 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV | Masked Path Modeling for Vision-and-Language Navigation はコメントを受け付けていません

Source-Free Domain Adaptation for RGB-D Semantic Segmentation with Vision Transformers

要約 深度センサーの利用可能性が高まるにつれ、色情報と深度データを組み合わせるマ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.MM | Source-Free Domain Adaptation for RGB-D Semantic Segmentation with Vision Transformers はコメントを受け付けていません

PhotoMat: A Material Generator Learned from Single Flash Photos

要約 高品質のデジタル マテリアルをオーサリングすることは、3D レンダリングの … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.GR | PhotoMat: A Material Generator Learned from Single Flash Photos はコメントを受け付けていません

Weakly-Supervised Learning of Visual Relations in Multimodal Pretraining

要約 視覚と言語の事前トレーニングにおける最近の研究では、より優れたきめの細かい … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV | Weakly-Supervised Learning of Visual Relations in Multimodal Pretraining はコメントを受け付けていません

MOTRv3: Release-Fetch Supervision for End-to-End Multi-Object Tracking

要約 MOTR のようなエンドツーエンドのマルチオブジェクト トラッカーは、シン … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | MOTRv3: Release-Fetch Supervision for End-to-End Multi-Object Tracking はコメントを受け付けていません

A Laplacian Pyramid Based Generative H&E Stain Augmentation Network

要約 ヘマトキシリン・エオシン (H&E) 染色は、医療診断用の組織像 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV | A Laplacian Pyramid Based Generative H&E Stain Augmentation Network はコメントを受け付けていません

Hierarchical Adaptive Voxel-guided Sampling for Real-time Applications in Large-scale Point Clouds

要約 ポイントベースのニューラル アーキテクチャはその有効性を実証していますが、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Hierarchical Adaptive Voxel-guided Sampling for Real-time Applications in Large-scale Point Clouds はコメントを受け付けていません

Text-guided 3D Human Generation from 2D Collections

要約 3D ヒューマン モデリングは、ゲーム、映画、アニメーションにおける魅力的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Text-guided 3D Human Generation from 2D Collections はコメントを受け付けていません

Boosting Discriminative Visual Representation Learning with Scenario-Agnostic Mixup

要約 ミックスアップは、DNN のよく知られたデータ依存の拡張手法であり、ミック … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Boosting Discriminative Visual Representation Learning with Scenario-Agnostic Mixup はコメントを受け付けていません