enhancing专题

Enhancing CLIP with GPT-4: Harnessing Visual Descriptions as Prompts

标题:用GPT-4增强CLIP:利用视觉描述作为提示 源文链接:Maniparambil_Enhancing_CLIP_with_GPT-4_Harnessing_Visual_Descriptions_as_Prompts_ICCVW_2023_paper.pdf (thecvf.com)https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023W/MMF

Enhancing Diffusion——利用三维透视几何约束增强扩散模型

概述 透视在艺术中被广泛研究,但现代高质量图像生成方法却缺乏透视精度。新的生成模型引入了几何约束,通过训练过程提高透视精度。这样可以生成更逼真的图像,并提高相关深度估计模型的性能。 最近的图像生成技术使研究人员能够创造性地进行文本到图像的合成。这些模型可以根据各种文字提示生成绘画和照片,但在满足物理限制方面能力有限。手绘艺术强调透视几何,最近的生成模型也通过考虑透视精度来改善逼真度。缺乏物理约

Idea to Image in Photoshop CS2: Rick Sammon's Guide to Enhancing Your Digital Photographs

版权声明:原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp From "America's Most Popular Photo Expert" comes this beautiful book on working and playing with the Ph

读《Cheating Depth: Enhancing 3D Surface Anomaly Detection via Depth Simulation》

WCAV2024 摘要&引言 RGB骨干:某些表面异常仅在RGB中实际上仍然是看不见的,因此需要合并三维信息(确实重点在于“合并”,单纯看例子里的深度图片也看不出来异常在哪里,但是和rgb overlay之后就明显一些了)。在工业深度数据集上重新训练RGB骨干,这是为更快的密集输入处理而设计的,由于足够大的数据集的可用性有限而受到阻碍。 点云骨干:一般的点云数据集并不能很好地表示工业设置的深度

EASYTOOL: Enhancing LLM-based Agents with Concise Tool Instruction

EASYTOOL: Enhancing LLM-based Agents with Concise Tool Instruction [Paper Link] 最近在调研一些多模态大模型相关的论文,发现Arxiv上出的论文根本看不过来,遂决定开辟一个新坑《一页PPT说清一篇论文》。自己在读论文的过程中会用一页PPT梳理其脉络和重点信息,旨在帮助自己和读者快速了解一篇论文。 论文PPT在Git

nginx-rtmp-module 支持 Enhancing RTMP HEVC(H.265)

Enhancing RTMP, FLV 2023年7月31号正式发布,主要支持了HEVC(H.265)、VP9、AV1视频编码,发布差不多半年了,很多开源项目已支持,最近打算播放和推送端也支持下,想找个支持的rtmp server方便测试用,但没找到合适的。干脆自己改改nginx-rtmp-module代码,做个基本的支持,能正常推送和播放Enhancing RTMP H265就好。   E

【水下图像增强】Enhancing Underwater Imagery using Generative Adversarial Networks

原始题目Enhancing Underwater Imagery using Generative Adversarial Networks中文名称使用 GAN 增强水下图像发表时间2018年1月11日平台ICRA 2018来源University of Minnesota, Minneapolis MN文章链接https://arxiv.org/abs/1801.04011开源代码官方:http

13. Enhancing Aspect Extraction Hindi 阅读笔记

Enhancing Aspect Extraction Hindi ACL 2021 作者:Arghya Bhattacharya, Alok Debnath and Manish Shrivastava 单位:International Institute of Information Technology, Hyderabad (IIIT-H) Abstract 属性抽取在印

论文阅读之Enhancing Transformer with Sememe Knowledge(2020)

文章目录 论文阅读Transformmer-SETransformer-SP 实验结果总结参考 论文阅读 文章建议结合两种简单的方法将义原知识整合: 1)基于语言学假设,我们将聚合义原嵌入添加到每个词嵌入中以增强其语义表示; 2)我们使用义原预测作为辅助任务,帮助模型更深入地理解单词语义。 文章验证了我们的方法在与词级和句子级语义密切相关的几个中文 NLP 任务上的有效性。在预

论文阅读——Guided Adversarial Attack for Evaluating and Enhancing Adversarial Defenses

白盒攻击 Guided Adversarial Attack for Evaluating and Enhancing Adversarial Defenses 文章连接 https://papers.nips.cc/paper/2020/file/ea3ed20b6b101a09085ef09c97da1597-Paper.pdf 代码连接 Guided Adversarial Att

Halcon例程学习01 使用coherence_enhancing_diff增强指纹图像

例程源码 * This example program shows how coherence_enhancing_diff can be used* to enhance a fingerprint image by joining disconnected parts of the* fingerprint lines.read_image (Image, 'fingerprint')

AMR论文阅读之:ATP: AMRize Then Parse! Enhancing AMR Parsing with PseudoAMRs

文章目录 AbstractIntroductionMethodologyAuxiliary Task selectionSRLDP AMRizationTranform SRL to PseudoAMRConnectivity FormationArgument ReductionReentrancy RestorationDependency Guided Restoration Tran