5296 papers
Dit artikel presenteert een door menselijke oogbewegingen geïnspireerde methode voor beeldclassificatie die, gebruikmakend van DINO-attentiekaarten, de verwerking beperkt tot relevante beeldregio's en zo een efficiëntere prestatie bereikt die de volledige beeldverwerking kan evenaren of zelfs overtreffen.
Deze paper introduceert een zero-shot framework voor MRI-superresolutie dat gebruikmaakt van fysiek gedreven 3D-Gaussian-representaties en een gespecialiseerde volume-renderingstrategie om hoge kwaliteit en efficiëntie te bereiken zonder gekoppelde trainingsdata.
Dit paper introduceert QDR, een decoder-vrij distillatiekader voor gequantiseerde beeldherstelmodellen dat door middel van FP32-zelfdistillatie, decoder-vrije distillatie en leerbare magnitude-herschatting de prestaties van Int8-modellen op randapparatuur aanzienlijk verbetert.
Dit paper introduceert OTPL-VIO, een robuust stereo visueel-inertiaal odometrie-systeem dat gebruikmaakt van optimaal transport voor lijnassociatie en adaptieve onzekerheidsweging om nauwkeurigheid en stabiliteit te verbeteren in uitdagende omgevingen met weinig textuur en veranderende verlichting.
Dit artikel introduceert en analyseert het proportionaliteitsgraad-concept voor participatief budgetteren, waarbij het aantoont dat de Method of Equal Shares en Phragmen's Sequentiële Regel ondanks verschillende axioma's vergelijkbare kwantitatieve proportionaliteit bieden, een bevinding die wordt ondersteund door uitgebreide experimenten op real-world datasets.
DiffWind is een fysica-informeerd, differentieerbaar framework dat windgedreven objectdynamica uit video's reconstrueert en simuleert door windkrachten en objectbewegingen gezamenlijk te optimaliseren via differentieerbare rendering, de Material Point Method en de Lattice Boltzmann Method.
VarSplat is een robuust RGB-D SLAM-systeem dat onzekerheid bewust maakt door per-splat variatie te leren en een onzekerheidskaart te renderen, waardoor de tracking en mapping in uitdagende omgevingen zoals gebieden met weinig textuur of transparante oppervlakken aanzienlijk worden verbeterd.
Deze paper introduceert FootMR, een methode die de nauwkeurigheid van 3D-voetbeweging in markerloze monoscopische menselijke bewegingsherstel verbetert door 2D-voetkeypoints te verfijnen met behulp van bestaande motion capture-data, en introduceert bovendien het MOOF-dataset voor evaluatie.
Het artikel introduceert DRIFT, een transformer-model dat door middel van een dubbel-pad architectuur lokale en globale context uit 4D-radar-puntenwolkdata fuseert om de prestaties bij objectdetectie en vrije-rijbaan-schatting voor autonoom rijden aanzienlijk te verbeteren.
Deze paper introduceert TemporalDoRA, een parameter-efficiënte fijnafstemmingsmethode die tijdsbewuste Multi-Head Attention in het low-rank bottleneck van een visuele encoder integreert om de robuustheid en prestaties van chirurgische video-VQA-systemen, getest op het nieuwe REAL-Colon-VQA-dataset, aanzienlijk te verbeteren.
Deze empirische studie introduceert een taxonomie van 'interaction smells' in multi-turn mens-LLM-codegeneratie, analyseert hun verdeling over zes modellen en stelt een nieuw multi-agent framework genaamd InCE voor om deze kwaliteitsproblemen te verminderen en het succespercentage te verhogen.
Dit artikel introduceert TriFusion-SR, een golflet-gestuurd conditioneel diffusieframework dat medische beeldfusie en superresolutie voor drie modaliteiten gelijktijdig uitvoert door frequentiebewuste interactie en adaptieve ruimtelijk-frequentie fusie, wat leidt tot significante verbeteringen in beeldkwaliteit en diagnoseondersteuning.
Dit paper introduceert ProGS, een nieuwe codec die 3D Gaussian Splatting-data via een octree-structuur en wederzijdse informatieversterking comprimeert, waardoor een 45-voudige verkleining van opslagruimte wordt bereikt met een verbeterde visuele kwaliteit en ondersteuning voor progressieve codering.
Dit paper introduceert Robotic Scene Cloning (RSC), een nieuwe methode die bestaande robottrajecten aanpast via visuele promptbewerking om zero-shot aanpassing aan nieuwe omgevingen mogelijk te maken zonder uitgebreide datacollectie.
In dit artikel wordt GSStream gepresenteerd, een nieuw volumetrisch streaming-systeem voor 3D Gaussian Splatting dat collaboratieve viewportvoorspelling en deep reinforcement learning combineert om de hoge bandbreedte-eisen van real-time 3D-scènes efficiënt op te lossen en zo superieure beeldkwaliteit en netwerknuttigheid te bereiken.
Het artikel introduceert FrameDiT, een nieuw video-generatiemodel dat Matrix Attention gebruikt om de efficiëntie van lokale factoren en de kwaliteitsvolle ruimtetijd-coherentie van volledige 3D-attentie te combineren, wat leidt tot state-of-the-art resultaten.
Deze paper introduceert het concept van lokale stabiliteit om de gevoeligheid van rangschikkingen voor kleine wijzigingen in itemwaarden te meten, stelt een berekeningsmoeilijkheidsprobleem vast, en presenteert efficiënte algoritmen voor de benadering van deze stabiliteit en het detecteren van dichte regio's, ondersteund door theoretische garanties en uitgebreide experimenten.
Dit artikel formaliseert het concept van idempotente terugwaartse slices en presenteert een correct en efficiënt algoritme voor het extraheren ervan uit GSA-gecodeerde programma's, wat leidt tot een nieuwe, spaarzame optimalisatie voor het verkleinen van de codegrootte door niet-aaneengesloten instructies te samenvoegen.
Deze paper introduceert een geregulariseerde ensemble Kalman-filtermethode voor het bijwerken van de toestand van stochastische faseveldmodellen voor brosse breuk op basis van sensorgegevens, waardoor zowel verplaatsingen als het onwaargenomen veld van de fasebreuk nauwkeurig kunnen worden geschat.
Dit paper introduceert WVA, een gespecialiseerd besturingsvlak dat nauw samenwerkt met \texttt{llmd} om schaalingsbeslissingen te koppelen aan de interne verzadigingsstatus van de inferentieserver, wat resulteert in een 37% hogere effectieve doorvoer, een 10-voudige reductie in request-falen en lagere energiekosten door gebruik te maken van heterogene hardware.