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        論文/代碼速遞2022.11.1!

        共 3192字,需瀏覽 7分鐘

         ·

        2022-11-03 18:05


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        整理:AI算法與圖像處理
        CVPR2022論文和代碼整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
        ECCV2022論文和代碼整理:https://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo
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        大家好,  最近正在優(yōu)化每周分享的CVPR$ECCV 2022論文, 目前考慮按照不同類別去分類,方便不同方向的小伙伴挑選自己感興趣的論文哈
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        最新成果demo展示:

        標(biāo)題:MuLUT: Cooperating Mulitple Look-Up Tables for Efficient Image Super-Resolution

        論文:
        https://www.ecva.net/papers/eccv_2022/papers_ECCV/papers/136780234.pdf
        主頁(yè):https://mulut.pages.dev/
        代碼:https://github.com/ddlee-cn/MuLUT
        邊緣設(shè)備的高分辨率屏幕刺激了對(duì)高效圖像超分辨率(SR)的強(qiáng)烈需求。一項(xiàng)新興的研究,SR-LUT,通過將查找表(LUT)與基于學(xué)習(xí)的SR方法相結(jié)合來響應(yīng)這一需求。然而,單個(gè)LUT的大小隨著其索引容量的增加呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。因此,單個(gè)LUT的感受野受到限制,導(dǎo)致性能低下。為了解決這個(gè)問題,我們通過支持多個(gè)LUT(稱為MuLUT)的合作來擴(kuò)展SR-LUT。首先,我們?cè)O(shè)計(jì)了兩種新的互補(bǔ)索引模式,并行構(gòu)造了多個(gè)LUT。其次,我們提出了一種重新索引機(jī)制,以實(shí)現(xiàn)多個(gè)LUT之間的分層索引。在這兩種方式中,MuLUT的總大小與其索引容量呈線性關(guān)系,從而產(chǎn)生了一種獲得優(yōu)異性能的實(shí)用方法。我們檢查了MuLUT在五個(gè)SR基準(zhǔn)上的優(yōu)勢(shì)。MuLUT比SR-LUT實(shí)現(xiàn)了顯著的改進(jìn),最高可達(dá)1.1dB PSNR,同時(shí)保持了其效率。此外,我們擴(kuò)展了MuLUT以解決拜耳圖案圖像的去馬賽克問題,在兩個(gè)基準(zhǔn)上大大超過了SR-LUT。


        最新論文整理


           ECCV2022


        Updated on : 1 Nov 2022

        total number : 3

        Max Pooling with Vision Transformers reconciles class and shape in weakly supervised semantic segmentation

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.17400

        • 代碼/Code: https://github.com/deepplants/vit-pcm

        Generative Negative Text Replay for Continual Vision-Language Pretraining

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.17322

        • 代碼/Code: None

        Time-rEversed diffusioN tEnsor Transformer: A new TENET of Few-Shot Object Detection

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.16897

        • 代碼/Code: https://github.com/zs123-lang/tenet

            CVPR2022


           NeurIPS

        Updated on : 1 Nov 2022

        total number : 10

        Deep Model Reassembly

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.17409

        • 代碼/Code: https://github.com/Adamdad/DeRy

        Unified Optimal Transport Framework for Universal Domain Adaptation

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.17067

        • 代碼/Code: https://github.com/changwxx/uniot-for-unida

        Alleviating the Sample Selection Bias in Few-shot Learning by Removing Projection to the Centroid

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.16834

        • 代碼/Code: https://github.com/kikimormay/fsl-tcbr

        Towards Versatile Embodied Navigation

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.16822

        • 代碼/Code: https://github.com/hanqingwangai/VXN

        SL3D: Self-supervised-Self-labeled 3D Recognition

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.16810

        • 代碼/Code: https://github.com/fcendra/sl3d

        Dataset Distillation via Factorization

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.16774

        • 代碼/Code: https://github.com/huage001/datasetfactorization

        Breaking the Symmetry: Resolving Symmetry Ambiguities in Equivariant Neural Networks

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.16646

        • 代碼/Code: None

        Learning Probabilistic Models from Generator Latent Spaces with Hat EBM

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.16486

        • 代碼/Code: https://github.com/point0bar1/hat-ebm

        Region of Interest Detection in Melanocytic Skin Tumor Whole Slide Images

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.16457

        • 代碼/Code: https://github.com/cyMichael/ROI_Detection

        Learning Audio-Visual Dynamics Using Scene Graphs for Audio Source Separation

        • 論文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2210.16472

        • 代碼/Code: None



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