[B! U-Net][stereo] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

U-Netとstereoに関するarxiv_readerのブックマーク (5)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2406.12587v1
arxiv_reader 2024/06/19
arXiv

arXiv reaDer

convolutional

embedding

stereo

3D

attention

denoising

U-Net

transformer
リンク
Refusion: 潜在空間拡散モデルによる大規模でリアルな画像復元の有効化
arxiv_reader 2023/04/18
この作業は、現実的な画像復元における拡散モデルの適用性を向上させることを目的としています。具体的には、ネットワークアーキテクチャ、ノイズレベル、ノイズ除去ステップ、トレーニングイメージサイズ、

arXiv

adversarial

stereo

super-resolution

U-Net

compression

denoising

arXiv reaDer

dataset
リンク
深層学習アプローチを使用した GEDI、Sentinel-1、および Sentinel-2 データに基づく Landes フォレスト (フランス) の高解像度キャノピー高マップ
arxiv_reader 2022/12/21
森林が小さなサイズの林分に分割され、林分内で異質性を示す可能性があるヨーロッパの集中的に管理された森林では、林冠の高さの違いを捉えるために高い空間解像度 (10 ～ 20 メートル) がおそらく必要で

stereo

arXiv reaDer

satellite

3D

U-Net

arXiv

learning

dataset

metric

reconstruction
リンク
M-FUSE: シーンフロー推定のためのマルチフレームフュージョン
arxiv_reader 2022/07/13
最近、シーンフロー推定用のニューラルネットワークは、KITTIベンチマークなどの自動車データで印象的な結果を示しています。ただし、高度な剛性の仮定とパラメータ化を使用しているにもかかわらず、このような

arXiv

arXiv reaDer

stereo

benchmark

U-Net

estimation
リンク
内視鏡手術のための明確な深度マップなしのステレオビデオ再構成
arxiv_reader 2021/09/20
ステレオビデオ再構成のタスク、または同等に、低侵襲手術ビデオの2Dから3Dへのビデオ変換のタスクを紹介します。入力（単一フレームと複数の連続フレーム）、損失関数（MSE、MAE、または知覚損失）、およ

arXiv reaDer

metric

stereo

learning

3D

video

U-Net

arXiv

reconstruction

loss function
リンク
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