ECCV


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#Pocket Issue Date: 2025-11-02 GPT Summary- メッシュベースのシーン表現を用いた新しい視覚的場所認識パイプラインMeshVPRを提案。合成メッシュデータベース使用時の性能低下に対処するため、実世界と合成ドメインのギャップを埋める特徴整合フレームワークを導入。広範な評価により、MeshVPRが従来のVPRパイプラインと競争力のある性能を示し、メッシュベースのローカリゼーションシステムの可能性を開くことを確認。データとコードは公開されている。 Comment

pj page: https://meshvpr.github.io/

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[Paper Note] Implicit Style-Content Separation using B-LoRA, Yarden Frenkel+, ECCV'24


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#ComputerVision #Pocket #PEFT(Adaptor/LoRA) Issue Date: 2025-09-16 GPT Summary- 画像スタイライズにおいて、LoRAを用いてスタイルとコンテンツを暗黙的に分離する手法B-LoRAを提案。特定のブロックのLoRA重みを共同で学習することで、独立したトレーニングでは達成できない分離を実現。これによりスタイル操作が改善され、過学習の問題を克服。トレーニング後は、独立したコンポーネントとして様々なスタイライズタスクに利用可能。 Comment

pj page: https://b-lora.github.io/B-LoRA/




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#ComputerVision #Pocket #PEFT(Adaptor/LoRA) Issue Date: 2023-11-23 GPT Summary- 概要：概念駆動型のパーソナライズのための生成モデルの微調整手法であるZipLoRAを提案。ZipLoRAは、独立してトレーニングされたスタイルと主題のLoRAを統合し、任意の主題とスタイルの組み合わせで生成することができる。実験結果は、ZipLoRAが主題とスタイルの忠実度を改善しながら魅力的な結果を生成できることを示している。 Comment

pj page: https://ziplora.github.io/




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#NeuralNetwork #ComputerVision #Pocket Issue Date: 2017-12-28 GPT Summary- 分類決定の説明は重要であり、既存の深層視覚認識は不透明である。本研究では、可視オブジェクトの識別特性に基づき、クラスラベルを予測し、その理由を説明する新モデルを提案。新しい損失関数を用いて、グローバルな文の特性を実現する。実験結果は、提案モデルがより識別的な説明を生成できることを示した。

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#ComputerVision #Dataset #Evaluation Issue Date: 2025-11-20 GPT Summary- RGBD画像を用いて、散らかった屋内シーンの主要な表面や物体、支持関係を解析するアプローチを提案。物理的相互作用を考慮し、3Dの手がかりが構造化された解釈に与える影響を探求。新たに1449のRGBD画像からなるデータセットを作成し、支持関係の推測能力を実験で検証。3D手がかりと推測された支持が物体セグメンテーションの向上に寄与することを示す。