[B! sparse][GAN] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

sparseとGANに関するarxiv_readerのブックマーク (63)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2405.03546v1
arxiv_reader 2024/05/07
sparse

U-Net

benchmark

dataset

denoising

GAN

arXiv

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.13101v1
arxiv_reader 2024/04/23
arXiv reaDer

learning

sparse

reconstruction

GAN

dataset

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.03654v2
arxiv_reader 2024/04/09
residual

sparse

reconstruction

3D

GAN

arXiv

synthesis

arXiv reaDer

compression
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.08236v1
arxiv_reader 2024/03/14
dataset

point cloud

metric

compression

sparse

GAN

arXiv

arXiv reaDer
リンク
MineGAN ++：限られたデータドメインへの効率的な知識転送のための生成モデルのマイニング
arxiv_reader 2023/12/05
GANは、生成モデルの潜在的な影響を大幅に増加させます。したがって、単一または複数の事前トレーニング済みGANから、特定のターゲットドメインに最も有益な知識をマイニングすることに基づいて、生成モデルの

arXiv reaDer

generative

dataset

GAN

sparse

domain

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.10305v1
arxiv_reader 2023/11/20
classification

semi-supervised

transformer

arXiv

learning

dataset

GAN

sparse

knowledge distillation

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.03904v1
arxiv_reader 2023/09/08
arXiv reaDer

zero-shot

arXiv

GAN

synthesis

sparse
リンク
StyleInV: 無条件ビデオ生成のための時間スタイル変調反転ネットワーク
arxiv_reader 2023/09/01
無条件のビデオ生成は、一貫性があり、再生時間の長い高品質ビデオを合成することを伴う、困難なタスクです。この課題に対処するために、研究者らは高品質のフレーム合成に事前トレーニング済みの StyleGA

GAN

benchmark

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

3D

autoregressive

synthesis

video

sparse
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.05812v2
arxiv_reader 2023/06/12
個別化された頭部伝達関数 (HRTF) は、現実的な仮想現実 (VR) および拡張現実 (AR) 環境を作成するために不可欠です。ただし、高品質の HRTF を音響的に測定するには、高価な機器と音響

arXiv

sparse

augmentation

arXiv reaDer

convolutional

super-resolution

GAN
リンク
SG-GAN: 単一画像からの 3D ブレイン点群アップサンプリングのための微細な立体認識生成
arxiv_reader 2023/05/23
間接的で狭い手術環境を伴う低侵襲脳手術では、3D 脳再構成が非常に重要です。しかし、一部の新しい低侵襲手術 (ブレインコンピューターインターフェイス手術など) の精度要件がますます高くなるにつれて

point cloud

classification

sparse

reconstruction

metric

3D

arXiv reaDer

GAN

dataset

arXiv
リンク
知覚的に重要な画像の特徴を回復するための GAN ベースの中心窩再構築の学習
arxiv_reader 2023/04/18
中心窩画像は、人間の視覚系の網膜感度に従って分散されたまばらなサンプルセットから完全に再構築できます。この感度は、偏心の増加とともに急速に低下します。 Generative Adversarial

arXiv

reconstruction

sparse

dataset

video

metric

GAN

human

arXiv reaDer

loss function
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.02048v4
arxiv_reader 2023/04/13
画像編集中、既存の深い生成モデルは、編集されていない領域を含む出力全体をゼロから再合成する傾向があります。これは、特にマイナーな編集操作の場合、計算の大幅な浪費につながります。この作業では、編集された

arXiv

convolutional

GAN

sparse

arXiv reaDer

generative
リンク
GAN の二重動的スパーストレーニング
arxiv_reader 2023/03/01
過去 10 年間で、現代のディープニューラルネットワーク (DNN) のサイズが劇的に増加し、特に敵対的生成ネットワーク (GAN) のサイズが大幅に増加しました。 GAN は通常、高い計算の複雑

attention

DNN

dataset

sparse

learning

pruning

GAN

arXiv

arXiv reaDer
リンク
画像に対する敵対的生成ネットワークを使用した異常の検出
arxiv_reader 2022/11/28
手荷物のセキュリティにおける武器や脅威オブジェクトなどの異常の自動検出、または工業生産における欠陥品の検出は、高い効率と精度が求められる重要なコンピュータービジョンタスクです。異常検出タスクで使用

convolutional

arXiv

arXiv reaDer

computer vision

sparse

dataset

reconstruction

anomaly detection

GAN

augmentation
リンク
ノンリジッドストラクチャーフロムモーションを使用した制御可能な GAN 合成
arxiv_reader 2022/11/15
この論文では、非剛体構造からの動き (NRSfM) を深い生成モデルと組み合わせるためのアプローチを提示し、3D ジオメトリの変化に対応する 2D GAN の潜在空間で軌跡を発見するための効率的なフレ

synthesis

GAN

3D

arXiv

generative

sparse

reconstruction

face

arXiv reaDer
リンク
条件付き GAN と拡散モデルのための効率的な空間スパース推論
arxiv_reader 2022/11/04
画像編集中、既存の深い生成モデルは、編集されていない領域を含む出力全体をゼロから再合成する傾向があります。これは、特にマイナーな編集操作の場合、計算の大幅な浪費につながります。この作業では、編集された

arXiv

GAN

convolutional

generative

arXiv reaDer

sparse
リンク
EVA3D: 2D 画像コレクションからの合成 3D 人間生成
arxiv_reader 2022/10/11
インバースグラフィックスは、2D 観測から 3D モデルを復元することを目的としています。微分可能なレンダリングを利用して、最近の 3D 認識生成モデルは、2D 画像を使用した剛体オブジェクト生成の

arXiv reaDer

sparse

3D

representation

differentiable

human

GAN

generative

arXiv

pose
リンク
Cyclegan 板金溶接図面翻訳ネットワーク
arxiv_reader 2022/09/29
インテリジェントマニュファクチャリングでは、機械翻訳によるエンジニアリング図面の品質が製造精度に直接影響します。現在、ほとんどの作業が手作業で翻訳されており、生産効率が大幅に低下しています。この論文で

sparse

transfer learning

GAN

U-Net

arXiv reaDer

arXiv

residual
リンク
サンプルの効率的な強化学習のためのGANベースの固有の探索
arxiv_reader 2022/06/30
この研究では、強化学習における効率的な探索の問題に取り組みます。最も一般的な探索アプローチはランダムアクションの選択に依存しますが、これらのアプローチは、報酬が少ないか、報酬がない環境ではうまく機能し

action

reinforcement learning

GAN

arXiv

sparse

arXiv reaDer
リンク
Video2StyleGAN：操作のために潜在空間でビデオをエンコードする
arxiv_reader 2022/06/28
事前に訓練されたGANの潜在空間を活用することにより、顔画像編集のために多くの最近の作品が提案されています。ただし、1）時間的な一貫性を保証しない、2）動画の処理速度によって適用が制限される、3）顔の

GAN

arXiv reaDer

sparse

real time

3D

transformer

face

video

arXiv

landmark
リンク
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