ECCV
#Pocket
Issue Date: 2025-11-02 [Paper Note] MeshVPR: Citywide Visual Place Recognition Using 3D Meshes, Gabriele Berton+, ECCV'24, 2024.06 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
#ComputerVision #Pocket #PEFT(Adaptor/LoRA)
Issue Date: 2025-09-16 [Paper Note] Implicit Style-Content Separation using B-LoRA, Yarden Frenkel+, ECCV'24 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
#ComputerVision #Pocket #PEFT(Adaptor/LoRA)
Issue Date: 2023-11-23 [Paper Note] ZipLoRA: Any Subject in Any Style by Effectively Merging LoRAs, Viraj Shah+, N_A, ECCV'24 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
Issue Date: 2025-11-02 [Paper Note] MeshVPR: Citywide Visual Place Recognition Using 3D Meshes, Gabriele Berton+, ECCV'24, 2024.06 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/
元ポスト:
#ComputerVision #Pocket #PEFT(Adaptor/LoRA)
Issue Date: 2025-09-16 [Paper Note] Implicit Style-Content Separation using B-LoRA, Yarden Frenkel+, ECCV'24 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/
#ComputerVision #Pocket #PEFT(Adaptor/LoRA)
Issue Date: 2023-11-23 [Paper Note] ZipLoRA: Any Subject in Any Style by Effectively Merging LoRAs, Viraj Shah+, N_A, ECCV'24 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/
#NeuralNetwork
#ComputerVision
Issue Date: 2017-12-28
[Paper Note] Generating Visual Explanations, Hendrickks+, ECCV'16
#ComputerVision
#Dataset
#Evaluation
Issue Date: 2025-11-20
[Paper Note] Indoor Segmentation and Support Inference from RGBD Images, Silberman+, ECCV'12
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。
#ComputerVision
#Dataset
#Evaluation
Issue Date: 2025-11-20
[Paper Note] A naturalistic open source movie for optical flow evaluation, Butler+, ECCV'12
GPT Summary- 新しい光学フローデータセットを「Sintel」から作成し、長いシーケンスや大きな動き、鏡面反射などの特徴を持つ。既存の光学フローアルゴリズムがこの複雑なデータセットで困難を抱えていることを示し、さらなる研究の必要性を提起。合成データの使用を実際の映像と比較し、類似性を確認。データセットと評価ツールは公開されている。
Comment
dataset: https://www.kaggle.com/datasets/artemmmtry/mpi-sintel-dataset