今天读一篇WACV2024上MVS的文章，作者来自格拉茨技术大学。文章链接：点击前往Abstract为了减少在深度图融合点云参数调整上的实验负担，可以学习基于entropy的filteringmask进而根据两个视角的几何验证来重建三维模型。并且，提出的网络计算开销不大，训练只需要6GB，测试时，3.6GB即可处理1920*1024的图片，性能也和sota很接近。1IntroductionMVS问题当中，尽管输出首先是深度图，但当今最常见的基准测试是评估点云，即3D模型而不是深度图。虽然深度图的创建是由神经网络处理的，但点云仍然通过检查几何和光度一致性以经典方式生成。photometricma
预备知识【Transformer】：http://t.csdn.cn/m2Jat预备知识【BERT】： http://t.csdn.cn/QCmUK1Abstract🍎虽然Transformer体系结构已经成为自然语言处理任务的事实上的标准，但它在计算机视觉方面的应用仍然有限。在视觉上，注意力机制要么与卷积网络结合应用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时仍旧保持其CNN（卷积神经网络）整体结构。我们发现，这种对CNNs的依赖不是必须的，直接应用于图像补丁序列（sequencesofimagepatches）的未经改动的Transformer可以很好地执行图像分类任务。当在大量数据上进行预训练
第一次来请先看这篇文章：【图像拼接（ImageStitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新）图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImageStitchingShape-PreservingHalf-ProjectiveWarpsforImageStitchingSeam-DrivenImageStitchingParallax-tol
前言今天我们一起来学习何恺明大神的又一经典之作： ResNeXt（《AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks》）。这个网络可以被解释为VGG、ResNet 和Inception的结合体，它通过重复多个block（如在VGG中）块组成，每个block块聚合了多种转换（如Inception），同时考虑到跨层连接（来自ResNet）。在学习之前，我们先回顾一下这三个经典网络：VGG：经典神经网络论文超详细解读（二）——VGGNet学习笔记（翻译＋精读）Inception：经典神经网络论文超详细解读（三）——GoogLeNetInc
前言哒哒~时隔好久终于继续出论文带读了，这次回归当然要出一手王炸呀——没错，今天我们要一起学习的就是传说中的Transformer！在2021年Transformer一经论文《AttentionisAllYouNeed》提出，就如龙卷风一般震惊学术界，不仅在NLP领域大杀四方，在CV领域也是非常火，那我们就一起来看看这到底是何方神圣吧！其实这篇论文我上周就读完了，但当时读的云里雾里，太多专业性语言看不懂，所以在这篇论文带读之前出了两篇分别介绍encoder和decoder（【Transformer系列（1）】encoder（编码器）和decoder（解码器））以及注意力机制介绍（【Transf
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最近在写半导体器件课的文献阅读作业，动力不足，逻辑不清晰，所以在此记录一下写的过程和思路。以下是作业要求：由于只需要写一篇，当然需要精读，就拿这次作业当作自己精读文献的一次练手。第一步：文献大致阅读+全文翻译昨天效率很低，用的是小绿鲸英文文献阅读软件翻译的，粗略完成了第一步。接下来记录一下阅读的文章的详细信息：1.1文献基本信息介绍：文章来源：老师发的名称：Thefuturetransistors《未来晶体管》类型：综述类摘要：金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）是互补金属氧化物半导体（CMOS）技术的核心元件，代表了自工业革命以来最重要的发明之一。在集成电路产品对更高速度、能效和集成
论文导读:论文背景:2023年12月11日，AI科学家李飞飞团队与谷歌合作，推出了视频生成模型W.A.L.T（WindowAttentionLatentTransformer）——一个在共享潜在空间中训练图像和视频生成的、基于Transformer架构的扩散模型。李飞飞是华裔女科学家、世界顶尖的AI专家，现为美国国家工程院院士、美国国家医学院院士、美国艺术与科学院院士，斯坦福大学终身教授、斯坦福大学人工智能实验室主任，曾任谷歌副总裁和谷歌云首席科学家。面向问题:视频生成任务中目前主流的方法依然倾向于使用卷积或U-Net作为骨干网络,而没有充分利用Transformer模型的优势。视频的高维度也
前言上一篇我们介绍了ResNet：经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）ResNet通过短路连接，可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。今天我们要介绍的是DenseNet(《Denselyconnectedconvolutionalnetworks》)模型，它的基本思路与ResNet一致，但是在参数和计算成本更少的情形下实现了比ResNet更优的性能，DenseNet也因此斩获CVPR2017的最佳论文奖。 下面就让我们一起学习一下吧！原文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf目录前言A
第一次来请先看这篇文章：【图像拼接（ImageStitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新）文章目录摘要结论I.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKIII.OVERVIEWIV.INITIALIMAGESTITCHINGV.PIECEWISERECTANGULARSTITCHINGA.IrregularBoundaryExtractionB.PiecewiseRectangularBoundaryConstraints
