8784 papers
Dit paper introduceert ACCURATE, een robuust 3D-reconstructieframework dat een segmentatie-neuraal netwerk combineert met een geometrie-gedwongen topologietraversie en dynamisch programmeren om de nauwkeurige reconstructie van willekeurig gevormde, langwerpige continuumbogen, zoals gidsdraden en katheters, mogelijk te maken onder klinische X-ray C-arm-systemen.
Deze paper introduceert een semantisch-geometrisch raamwerk dat de absolute schaal van UAV-beelden schat met behulp van voertuigen als referentie, waardoor de robuustheid van cross-view geo-localisatie tussen UAV- en satellietbeelden aanzienlijk wordt verbeterd door schaalconsistentie te herstellen.
Dit paper introduceert UniLongGen, een trainingsvrije inferentiestrategie die de betrouwbaarheid van langdurige, interleaved beeldgeneratie in unified multimodale modellen verbetert door dynamisch irrelevante visuele informatie te verwijderen en zo de ophoping van visuele vervuiling te voorkomen.
CONSTANT is een nieuwe methode voor één-op-een handschriftdirectie die gebruikmaakt van een diffusion-model met patch-contrastversterking en stijl-bewuste kwantisatie om realistische en gedetailleerde handschriftdoelen te genereren die zich aanpassen aan complexe schrijfstijlen.
DreamSAC is een nieuw kader dat extrapolatie in 3D-fysica verbetert door een agent te laten verkennen via symmetrie-ontdekking en een Hamiltoniaans wereldmodel te leren dat behoudswetten identificeert uit ruwe pixelobservaties.
ReconDrive is een voorspellend framework dat de 3D-fundatiemodel VGGT uitbreidt met hybride Gaussische voorspellingskoppen en een statisch-dynamische 4D-samenstellingsstrategie om snelle, hoogwaardige 4D-Gaussian Splatting-reconstructies voor autonome rijscènes te genereren, waarmee het de snelheid van bestaande methoden combineert met de kwaliteit van per-scene optimalisatie.
Dit artikel introduceert een actief inferentie-framework voor het herkennen van micro-gesten, dat gebruikmaakt van EFE-gestuurde temporele bemonstering en adaptief leren om de prestaties te verbeteren bij lage steekproefomvang, ruis en variabiliteit tussen gebruikers.
Dit paper introduceert PureCC, een nieuwe methode voor tekst-naar-afbeelding conceptaanpassing die door middel van een ontkoppelde leerdoelstelling en een dubbel-tak trainingspijplijn hoogwaardige personalisatie mogelijk maakt zonder de oorspronkelijke vaardigheden van het model te verstoren.
Brain-WM is een pionierende wereldmodel-architectuur die een Y-vormige Mixture-of-Transformers structuur gebruikt om de co-evolutie van glioblastomen en behandelingen te modelleren door toekomstige MRI-beelden en behandelingsplannen gezamenlijk te genereren, waardoor de klinische uitkomsten voor patiënten kunnen worden geoptimaliseerd.
Deze paper introduceert SiamGM, een real-time Siamese netwerk voor satellietvideo-objecttracking dat geometrie- en bewegingsbewustzijn combineert om nauwkeurige tracking te bereiken bij kleine doelen en complexe omstandigheden zonder extra rekenkosten.
Het paper introduceert GRD-Net, een nieuw model voor industriële afwijkingdetectie dat een generatieve reconstructie-architectuur combineert met een discriminatieve module voor segmentatie van gebieden van belang, waardoor de afhankelijkheid van vooraf gedefinieerde voorverwerkingsalgoritmen wordt verminderd en de generalisatie op zowel synthetische als realistische industriële datasets wordt verbeterd.
Dit artikel presenteert een efficiënt RGB-D-scenarioverwerkingsmodel dat gebruikmaakt van een verbeterde fusie-encoder, aangepaste focuslagen en een multi-task adaptieve verliesfunctie om verschillende taken zoals semantische en instance-segmentatie met hoge nauwkeurigheid en snelheid uit te voeren.
Dit artikel presenteert een systematische vergelijking van vier trainingsdoelen voor het detecteren van out-of-distributie in beeldclassificatie en concludeert dat Cross-Entropy Loss over het algemeen de meest consistente prestaties levert, hoewel andere methoden in specifieke scenario's concurrerend kunnen zijn.
Dit paper presenteert een semi-supervised anomaliedetectieframework op basis van generatieve adversariale netwerken dat is ontworpen voor online implementatie op een hoge-snelheids Blow-Fill-Seal-productielijn, waar het met hoge nauwkeurigheid en binnen strikte tijdsbeperkingen defecten detecteert door enkel te trainen op nominale monsters.
Het paper introduceert 3DGS-HPC, een robuust framework dat tijdelijke afleidingen in 3D-scènes effectief elimineert door een hybride, patch-gebaseerde classificatiestrategie te combineren die lokale ruimtelijke consistentie en adaptieve visuele cues benut, waardoor de kwaliteit van 3D-Gaussian Splatting voor nieuwe weergaven in realistische omgevingen aanzienlijk wordt verbeterd.
Dit paper introduceert StructAttack, een black-box jailbreak-methode die kwetsbaarheden in Large Vision-Language Models exploiteert door schadelijke inhoud te verbergen in ogenschijnlijk onschadelijke visuele structuren die het model zelf tot een gevaarlijke output assembleert.
Deze paper presenteert een efficiënte, geleerde methode voor het vereenvoudigen van LiDAR-puntwolken via een op attentie gebaseerd mechanisme, die een betere balans biedt tussen verwerkingssnelheid en nauwkeurigheid voor objectdetectie en -classificatie in vergelijking met bestaande steekproefmethodes.
EmbedTalk introduceert een nieuwe methode voor realistische spraakgestuurde hoofdsynthese die tri-planes vervangt door leerbare embedding-driven Gaussische vervorming, wat resulteert in superieure kwaliteit en lip-sync bij een compactere modelgrootte en snelheden van meer dan 60 FPS op mobiele GPU's.
Deze paper introduceert een onbewaakte methode met twee neurale netwerken en SIREN-activaties om beeldvervormingen door wateroppervlakte-refractie te verwijderen en tegelijkertijd het oppervlak te reconstrueren, wat betere resultaten oplevert dan bestaande technieken.
Dit artikel introduceert een nieuw raamwerk voor visuele representatie waarbij video's worden gecodeerd als functies met lage-rang aanpassingen op een bevroren generatief model, waardoor compressie met uiterst lage bitrates mogelijk is en een brug wordt geslagen tussen beeldcompressie en generatie.