Thông tin nhà nghiên cứu KH&CN

A Generative Approach at the Instance-Level for Image Segmentation Under Limited Training Data Conditions (Student Abstract)

InstSynth: Instance-wise Prompt-guided Style Masked Conditional Data Synthesis for Scene Understanding

CE-OST: Contour Emphasis for One-Stage Transformer-based Camouflage Instance Segmentation

Few-shot Camouflaged Animal Detection and Segmentation

Inference Time Optimization for CNN-based Deformable Style Transfer

Antique Photo Restoration and Colorization via Generative Model

DF-FSOD: A Novel Approach for Few-shot Object Detection via Distinguished Features

A More Focus on Multi-degradation Method for Single Image Super-Resolution

CAMUL: Context-Aware Multi-conditional Instance Synthesis for Image Segmentation

Nighttime Scene Understanding with Label Transfer Scene Parser

The Art of Camouflage: Few-shot Learning for Animal Detection and Segmentation

Abstraction-Perception Preserving Cartoon Face Synthesis

Adaptive multi-vehicle motion counting

A Generative Approach at the Instance-Level for Image Segmentation Under Limited Training Data Conditions (Student Abstract)

A More Focus on Multi-degradation Method for Single Image Super-Resolution

Abstraction-Perception Preserving Cartoon Face Synthesis

Adaptive multi-vehicle motion counting

Antique Photo Restoration and Colorization via Generative Model

CAMUL: Context-Aware Multi-conditional Instance Synthesis for Image Segmentation

CE-OST: Contour Emphasis for One-Stage Transformer-based Camouflage Instance Segmentation

DF-FSOD: A Novel Approach for Few-shot Object Detection via Distinguished Features

Few-shot Camouflaged Animal Detection and Segmentation

Inference Time Optimization for CNN-based Deformable Style Transfer

InstSynth: Instance-wise Prompt-guided Style Masked Conditional Data Synthesis for Scene Understanding

Nighttime Scene Understanding with Label Transfer Scene Parser

The Art of Camouflage: Few-shot Learning for Animal Detection and Segmentation

Nghiên cứu phương pháp phân đoạn ngữ nghĩa ảnh với hướng tiếp cận tạo sinh và sử dụng ít dữ liệu huấn luyện

Chuyển đổi phong cách ảnh có điều kiện với câu mô tả sử dụng các mô hình tạo sinh dựa trên học sâu

Tăng cường đặc trưng biên cạnh cho bài toán phân đoạn thực thể ngụy trang với mô hình Transformer

Nghiên cứu phương pháp Zero-shot và Joint training giữa các ngôn ngữ cho bài toán Phân tích ý kiến theo khía cạnh dựa trên các mô hình ngôn ngữ

Chuyển đổi các miền không gian ảnh trên dữ liệu không ghép cặp sử dụng mạng tạo sinh đối kháng

Hệ thống thích ứng đếm phương tiện giao thông theo hướng di chuyển

Sinh ảnh chụp khoảnh khắc đẹp dựa trên thang đo biểu cảm khuôn mặt

Phát hiện đối tượng dựa trên ít mẫu dữ liệu sử dụng đặc trưng phân biệt

Tạo ảnh siêu phân giải với phương pháp thoái hóa đa tác nhân

Chuyển đổi các miền không gian ảnh trên dữ liệu không ghép cặp sử dụng mạng tạo sinh đối kháng

Chuyển đổi phong cách ảnh có điều kiện với câu mô tả sử dụng các mô hình tạo sinh dựa trên học sâu

Hệ thống thích ứng đếm phương tiện giao thông theo hướng di chuyển

Nghiên cứu phương pháp phân đoạn ngữ nghĩa ảnh với hướng tiếp cận tạo sinh và sử dụng ít dữ liệu huấn luyện

Nghiên cứu phương pháp Zero-shot và Joint training giữa các ngôn ngữ cho bài toán Phân tích ý kiến theo khía cạnh dựa trên các mô hình ngôn ngữ

Phát hiện đối tượng dựa trên ít mẫu dữ liệu sử dụng đặc trưng phân biệt

Sinh ảnh chụp khoảnh khắc đẹp dựa trên thang đo biểu cảm khuôn mặt

Tăng cường đặc trưng biên cạnh cho bài toán phân đoạn thực thể ngụy trang với mô hình Transformer

Tạo ảnh siêu phân giải với phương pháp thoái hóa đa tác nhân