首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

ICCV 2023: StyleInV 论文解读

这篇论文所探讨的核心问题是如何生成高质量、逼真的合成视频。视频生成是一个非常重要且具有挑战性的任务,因为视频序列具有强烈的时间依赖性,如果不能很好地建模这种时序依赖,生成的视频就会出现不连贯、不自然的问题。然而,在长时间跨度内的依赖关系对许多模型来说仍然是个难点。所以该论文提出了时间长短记忆机制,旨在解决其他方法在捕捉和利用长距离时序依赖上存在的困难。该机制的提出对视频生成领域意义重大,因为高质量的合成视频可以应用于许多领域,如自动驾驶的模拟、人机交互的虚拟环境、影视制作等。如果不能生成逼真流畅的视频,这些应用的效果都会受到影响。因此,论文所要解决的视频生成质量问题是一个重要且具有广阔应用前景的课题。

03

论文简述 | 融合关键点和标记的基于图优化的可视化SLAM

同步定位与建图在移动机器人自主导航中起着重要的作用.大多数视觉SLAM方法使用关键点进行跟踪,但由于光线条件不确定和视点频繁变化,其性能受到任务中不稳定地标的影响.对于低纹理环境中的视觉SLAM,尤其是在室内建筑中,这种情况变得更糟,在室内建筑中,辅助人工标记可以用于在更大范围的环境下提高鲁棒性检测.受这一思想的启发,本文开发了一个集成关键点和人工标记的可视化SLAM系统.构建了一个图形优化问题,通过考虑关键点的重投影误差和标记的影响来优化轨迹.在SPM数据集上的实验结果表明,与最先进的ORB-SLAM2相比,该图优化算法具有更高的精度.

03
领券