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旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)作为组合优化领域的经典难题,在物流配送、电路布线、旅游规划等众多实际场景中具有广泛应用...
红外和可见光图像融合的目标是将红外图像和可见光图像的互补信息结合起来,以实现更全面的环境感知。这意味着通过融合两种类型的图像,可以获得比单独使用任何一种图像更丰...
SAM-Adapter 的核心思想是通过引入轻量级适配器,将任务特定知识注入到冻结的 SAM 模型中,以增强其在下游任务中的适应能力。适配器的设计简洁高效,通过...
LVLMs是干什么的?其实非常好理解,简单来说就是GPT4o干的事情,输入一张图片和一句话,LVLMs会给出一个回答。GPT4目前是闭源的,目前开源的做法都是想...
图像水印技术最初是为了知识产权保护和复制保护而开发的,如好莱坞工作室对DVD的水印。随着生成性AI模型的发展,水印的应用也在演变。例如,美国白宫的行政命令、加州...
单图像超分辨率(SISR)的任务是旨在从其低分辨率版本重建出高质量的图像。基于CNN的网络在性能方面取得了显著的成功。然而,CNN的归纳偏置限制了SISR模型捕...
在图像生成领域,研究者们已经开发了多种类型的生成模型,每种都有其独特的优势和应用场景。这些模型可以大致分为三大类:变分自编码器(VAE)、扩散模型(Diffus...
本文对这篇论文进行复现:Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with L...
参考论文文章: https://arxiv.org/pdf/1312.6114 https://arxiv.org/pdf/1606.05908v2 如下图所...
这篇论文由中国科学技术大学团队于2023年发表在TKDE期刊上,主要研究领域是基于用户-用户和用户-事件社会关系的推荐生成。由于这些社会关系可以轻松地用图结构数...
对比学习是为了在不关注样本全部细节的情况下,训练一个Encoder将样本转化为表征(representation,比如用一个编码器将数据编码成高维向量,就可以将...
随着近年来社交媒体的快速增长,社交媒体上的用户生成内容(例如视频)的量大幅增加。不同模态的自动情感分析有利于人机交互,并吸引了大量的研究兴趣。多模态情感分析(M...
原始论文:https://arxiv.org/abs/1406.2661 放一张GAN的结构,如下:我们有两个网络,生成网络G和判别网络D。生成网络接收一个(...
多视图立体视觉网络(MVSNet, Multi-View Stereo Network)是计算机视觉领域中用于从多视角图像中重建3D几何结构的一种深度学习方法。...
本文通过复现并解读图像风格迁移领域最新的SOTA方法,来解读基于深度学习的图像风格迁移领域的最新研究进展。本文解读的论文是《StyleShot: A Snaps...
在眼科学中,盘杯分割充当了评估视神经头结构和早期阶段诊断青光眼的基本步骤。该任务的目标是从扫描激光眼底成像(SLO)中预测一个分割图,区分背景视盘和杯体。此...
随着计算机技术的不断发展,人们开始探索如何让计算机像人一样 “看” 和理解图像中的信息。计算机视觉作为一门交叉学科,融合了计算机科学、数学、物理学和生物学等多个...
在医学图像分析的场景中,经常会遇到来自多个临床专家或评估者对于一张图像的不同标注,以期减轻对于模糊图像的诊断错误。 我们这里要介绍的方法来自CVPR2021的...
摘要:本文研究了含铝高氯酸铵-端羟基聚丁二烯复合推进剂(APCP)的制作过程及其性能。通过改变高氯酸铵的粒度分布和铝含量,分析了这些变化对推进剂性能的影响,旨在...
Improving In-Context Learning with Prediction Feedback for SentimentAnalysis
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