Zobrazeno 1 - 10
of 211
pro vyhledávání: '"Filippov, Alexander P."'
Autor:
Ignatyev, Savva, Konovalova, Nina, Selikhanovych, Daniil, Voynov, Oleg, Patakin, Nikolay, Olkov, Ilya, Senushkin, Dmitry, Artemov, Alexey, Konushin, Anton, Filippov, Alexander, Wonka, Peter, Burnaev, Evgeny
We tackle the problem of text-driven 3D generation from a geometry alignment perspective. Given a set of text prompts, we aim to generate a collection of objects with semantically corresponding parts aligned across them. Recent methods based on Score
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.15020
Autor:
Gazdieva, Milena, Rout, Litu, Korotin, Alexander, Kravchenko, Andrey, Filippov, Alexander, Burnaev, Evgeny
Real-world image super-resolution (SR) tasks often do not have paired datasets, which limits the application of supervised techniques. As a result, the tasks are usually approached by unpaired techniques based on Generative Adversarial Networks (GANs
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2202.01116
Autor:
Barannikov, Serguei, Trofimov, Ilya, Sotnikov, Grigorii, Trimbach, Ekaterina, Korotin, Alexander, Filippov, Alexander, Burnaev, Evgeny
Publikováno v:
35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021)
We develop a framework for comparing data manifolds, aimed, in particular, towards the evaluation of deep generative models. We describe a novel tool, Cross-Barcode(P,Q), that, given a pair of distributions in a high-dimensional space, tracks multisc
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.04024
Autor:
Korotin, Alexander, Li, Lingxiao, Genevay, Aude, Solomon, Justin, Filippov, Alexander, Burnaev, Evgeny
Despite the recent popularity of neural network-based solvers for optimal transport (OT), there is no standard quantitative way to evaluate their performance. In this paper, we address this issue for quadratic-cost transport -- specifically, computat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.01954
Autor:
Safin, Aleksandr, Kan, Maxim, Drobyshev, Nikita, Voynov, Oleg, Artemov, Alexey, Filippov, Alexander, Zorin, Denis, Burnaev, Evgeny
Depth maps captured with commodity sensors are often of low quality and resolution; these maps need to be enhanced to be used in many applications. State-of-the-art data-driven methods of depth map super-resolution rely on registered pairs of low- an
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2105.12038
Neural architecture search (NAS) targets at finding the optimal architecture of a neural network for a problem or a family of problems. Evaluations of neural architectures are very time-consuming. One of the possible ways to mitigate this issue is to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.08341
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.