Zobrazeno 1 - 10
of 56
pro vyhledávání: '"Guerrero P,Julia"'
Autor:
Guerrero-Viu, Julia, Hasan, Milos, Roullier, Arthur, Harikumar, Midhun, Hu, Yiwei, Guerrero, Paul, Gutierrez, Diego, Masia, Belen, Deschaintre, Valentin
Generative models have enabled intuitive image creation and manipulation using natural language. In particular, diffusion models have recently shown remarkable results for natural image editing. In this work, we propose to apply diffusion techniques
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.00672
Autor:
Guerrero-Viu, Julia, Subias, J. Daniel, Serrano, Ana, Storrs, Katherine R., Fleming, Roland W., Masia, Belen, Gutierrez, Diego
Estimating perceptual attributes of materials directly from images is a challenging task due to their complex, not fully-understood interactions with external factors, such as geometry and lighting. Supervised deep learning models have recently been
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.17672
Publikováno v:
ACM Transactions on Graphics 2023
We introduce text2fabric, a novel dataset that links free-text descriptions to various fabric materials. The dataset comprises 15,000 natural language descriptions associated to 3,000 corresponding images of fabric materials. Traditionally, material
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.13681
Despite the success of deep learning in disparity estimation, the domain generalization gap remains an issue. We propose a semi-supervised pipeline that successfully adapts DispNet to a real-world domain by joint supervised training on labeled synthe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.00318
Autor:
Guerrero-Viu, Julia, Hauns, Sven, Izquierdo, Sergio, Miotto, Guilherme, Schrodi, Simon, Biedenkapp, Andre, Elsken, Thomas, Deng, Difan, Lindauer, Marius, Hutter, Frank
Neural architecture search (NAS) and hyperparameter optimization (HPO) make deep learning accessible to non-experts by automatically finding the architecture of the deep neural network to use and tuning the hyperparameters of the used training pipeli
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2105.01015
Publikováno v:
2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pages 567-573
In the last few years, there has been a growing interest in taking advantage of the 360 panoramic images potential, while managing the new challenges they imply. While several tasks have been improved thanks to the contextual information these images
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.06138
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.